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The dataset generation failed because of a cast error

Error code:   DatasetGenerationCastError
Exception:    DatasetGenerationCastError
Message:      An error occurred while generating the dataset

All the data files must have the same columns, but at some point there are 47 new columns ({'AID_start_actual_isodate', 'Yobs', 'AID_ad_purpose_names', 'AID_project_id', 'AID_project_title', 'AID_location_type_code', 'AID_place_name', 'AID_location_type_name', 'AID_ad_sector_names', 'AID_end_actual_isodate', 'UNIQUE_ID', 'AID_status', 'DHS_GID_1', 'Wobs', 'AID_project_location_id', 'AID_location_class', 'AID_recipients_iso3', 'AID_ad_purpose_codes', 'AID_end_actual_type', 'AID_latitude', 'DHS_iwi', 'AID_start_actual_type', 'AID_ad_sector_codes', 'AID_transactions_end_year', 'LATITUDE', 'AID_recipients', 'AID_donors', 'AID_gazetteer_adm_name', 'DHS_households', 'DHS_rural', 'AID_total_commitments', 'DHS_lat', 'AID_gazetteer_adm_code', 'AID_transactions_start_year', 'AID_donors_iso3', 'AID_geoname_id', 'DHS_year', 'AID_longitude', 'DHS_GID_2', 'AID_total_disbursements', 'DHS_country', 'AID_geographic_exactness', 'DistToNearestW', 'AID_precision_code', 'LONGITUDE', 'DHS_lon', 'AID_is_geocoded'}) and 984 missing columns ({'V937', 'V722', 'V67', 'V264', 'V530', 'V134', 'V545', 'V278', 'V617', 'V213', 'V379', 'V80', 'V478', 'V907', 'V876', 'V556', 'V514', 'V582', 'V410', 'V342', 'V548', 'V616', 'V875', 'V245', 'V186', 'V829', 'V858', 'V133', 'V344', 'V860', 'V101', 'V216', 'V123', 'V314', 'V475', 'V636', 'V918', 'V586', 'V59', 'V36', 'V628', 'V219', 'V490', 'V427', 'V576', 'V612', 'V11', 'V414', 'V882', 'V832', 'V540', 'V215', 'V717', 'V417', 'V431', 'V236', 'V193', 'V715', 'V836', 'V43', 'V117', 'V744', 'V121', 'V20', 'V651', 'V808', 'V963', 'V983', 'V421', 'V791', 'V303', 'V938', 'V833', 'V422', 'V563', 'V322', 'V5', 'V778', 'V120', 'V698', 'V866', 'V378', 'V842', 'V230', 'V326', 'V845', 'V746', 'V967', 'V338', 'V351', 'V357', 'V109', 'V450', 'V680', 'V700', 'V736', 'V343', 'V346', 'V706', 'V542', 'V980', 'V801', 'V456', 'V670', 'V709', 'V934', 'V473', 'V710', 'V661', 'V189', 'V766', 'V147', 'V168', 'V729', 'V840', 'V686', 'V922', 'V201', 'V50', 'V538', 'V15', 'V157', 'V290', 'V653', 'V925', 'V161', 'V855', 'V878', 'V900', 'V919', 'V623', 'V725', 'V316', 'V23', 'V229', 'V75', 'V269', 'V17', 'V271', 'V354', 'V724', 'V57', 'V950', 'V416', 'V226', 'V477', 'V373', 'V425', 'V423', 'V911', 'V179', 'V765', 'V281', 'V660', 'V321', 'V267', 'V389', 'V741', 'V124', 'V40', 'V978', 'V151', 'V294', 'V426', 'V415', 'V349', 'V649', 'V39', 'V607', 'V96', 'V137', 'V439', 'V31', 'V304', 'V933', 'V489', 'V606', 'V814', 'V325', 'V757', 'V533', 'V462', 'V673', 'V52', 'V18', 'V210', 'V455', 'V881', 'V843', 'V196', 
...
11', 'V174', 'V569', 'V231', 'V696', 'V624', 'V650', 'V857', 'V609', 'V799', 'V295', 'V683', 'V761', 'V794', 'V97', 'V964', 'V908', 'V237', 'V48', 'V949', 'V793', 'V561', 'V570', 'V296', 'V158', 'V171', 'V206', 'V728', 'V247', 'V897', 'V291', 'V742', 'V29', 'V401', 'V397', 'V248', 'V914', 'V827', 'V546', 'V587', 'V372', 'V448', 'V476', 'V585', 'V921', 'V320', 'V906', 'V499', 'V957', 'V308', 'V615', 'V682', 'V333', 'V822', 'V306', 'V221', 'V74', 'V669', 'V861', 'V915', 'V508', 'V664', 'V735', 'V910', 'V771', 'V648', 'V781', 'V588', 'V532', 'V253', 'V755', 'V209', 'V472', 'V266', 'V463', 'V887', 'V834', 'V432', 'V135', 'V77', 'V487', 'V589', 'V690', 'V327', 'V447', 'V310', 'V704', 'V208', 'V627', 'V712', 'V242', 'V917', 'V260', 'V776', 'V676', 'V898', 'V7', 'V519', 'V63', 'V883', 'V880', 'V433', 'V438', 'V886', 'V222', 'V482', 'V603', 'V307', 'V828', 'V195', 'V275', 'V2', 'V976', 'V762', 'V979', 'V501', 'V763', 'V975', 'V355', 'V331', 'V261', 'V22', 'V191', 'V249', 'V619', 'V228', 'V268', 'V182', 'V929', 'V962', 'V313', 'V515', 'V656', 'V146', 'V824', 'V731', 'V140', 'V446', 'V772', 'V276', 'V708', 'V531', 'V740', 'V498', 'V376', 'V78', 'V204', 'V503', 'V868', 'V166', 'V518', 'V126', 'V254', 'V941', 'V225', 'V812', 'V288', 'V847', 'V283', 'V82', 'V382', 'V328', 'V55', 'V150', 'V506', 'V564', 'V678', 'V301', 'V916', 'V88', 'V534', 'V37', 'V127', 'V262', 'V936', 'V356', 'V386', 'V658', 'V567', 'V813', 'V491', 'V677', 'V360', 'V480', 'V167', 'V592', 'V734', 'V263', 'V365', 'V110'}).

This happened while the csv dataset builder was generating data using

hf://datasets/cjerzak/ImageConfounding/YandW_mat.csv (at revision 32168bd46e302da2c326d31468e6173187a6e437)

Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 2011, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 585, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2302, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2256, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              Unnamed: 0: int64
              DHS_country: string
              DHS_year: int64
              DHS_lat: double
              DHS_lon: double
              DHS_GID_1: string
              DHS_GID_2: string
              DHS_households: int64
              DHS_rural: int64
              DHS_iwi: double
              AID_project_id: string
              AID_is_geocoded: int64
              AID_project_title: string
              AID_start_actual_isodate: string
              AID_start_actual_type: string
              AID_end_actual_isodate: string
              AID_end_actual_type: string
              AID_donors: string
              AID_donors_iso3: string
              AID_recipients: string
              AID_recipients_iso3: string
              AID_ad_sector_codes: string
              AID_ad_sector_names: string
              AID_ad_purpose_codes: string
              AID_ad_purpose_names: string
              AID_status: string
              AID_transactions_start_year: double
              AID_transactions_end_year: double
              AID_total_commitments: double
              AID_total_disbursements: double
              AID_project_location_id: string
              AID_precision_code: int64
              AID_geoname_id: int64
              AID_place_name: string
              AID_latitude: double
              AID_longitude: double
              AID_location_type_code: string
              AID_location_type_name: string
              AID_gazetteer_adm_code: string
              AID_gazetteer_adm_name: string
              AID_location_class: int64
              AID_geographic_exactness: int64
              DistToNearestW: double
              Yobs: double
              Wobs: int64
              UNIQUE_ID: string
              LONGITUDE: double
              LATITUDE: double
              -- schema metadata --
              pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 6519
              to
              {'Unnamed: 0': Value(dtype='int64', id=None), 'V1': Value(dtype='int64', id=None), 'V2': Value(dtype='int64', id=None), 'V3': Value(dtype='int64', id=None), 'V4': Value(dtype='int64', id=None), 'V5': Value(dtype='int64', id=None), 'V6': Value(dtype='int64', id=None), 'V7': Value(dtype='int64', id=None), 'V8': Value(dtype='int64', id=None), 'V9': Value(dtype='int64', id=None), 'V10': Value(dtype='int64', id=None), 'V11': Value(dtype='int64', id=None), 'V12': Value(dtype='int64', id=None), 'V13': Value(dtype='int64', id=None), 'V14': Value(dtype='int64', id=None), 'V15': Value(dtype='int64', id=None), 'V16': Value(dtype='int64', id=None), 'V17': Value(dtype='int64', id=None), 'V18': Value(dtype='int64', id=None), 'V19': Value(dtype='int64', id=None), 'V20': Value(dtype='int64', id=None), 'V21': Value(dtype='int64', id=None), 'V22': Value(dtype='int64', id=None), 'V23': Value(dtype='int64', id=None), 'V24': Value(dtype='int64', id=None), 'V25': Value(dtype='int64', id=None), 'V26': Value(dtype='int64', id=None), 'V27': Value(dtype='int64', id=None), 'V28': Value(dtype='int64', id=None), 'V29': Value(dtype='int64', id=None), 'V30': Value(dtype='int64', id=None), 'V31': Value(dtype='int64', id=None), 'V32': Value(dtype='int64', id=None), 'V33': Value(dtype='int64', id=None), 'V34': Value(dtype='int64', id=None), 'V35': Value(dtype='int64', id=None), 'V36': Value(dtype='int64', id=None), 'V37': Value(dtype='int64', id=None), 'V38': Value(dtype='int64', id=None), 'V39': Value(dtype=
              ...
              'int64', id=None), 'V947': Value(dtype='int64', id=None), 'V948': Value(dtype='int64', id=None), 'V949': Value(dtype='int64', id=None), 'V950': Value(dtype='int64', id=None), 'V951': Value(dtype='int64', id=None), 'V952': Value(dtype='int64', id=None), 'V953': Value(dtype='int64', id=None), 'V954': Value(dtype='int64', id=None), 'V955': Value(dtype='int64', id=None), 'V956': Value(dtype='int64', id=None), 'V957': Value(dtype='int64', id=None), 'V958': Value(dtype='int64', id=None), 'V959': Value(dtype='int64', id=None), 'V960': Value(dtype='int64', id=None), 'V961': Value(dtype='int64', id=None), 'V962': Value(dtype='int64', id=None), 'V963': Value(dtype='int64', id=None), 'V964': Value(dtype='int64', id=None), 'V965': Value(dtype='int64', id=None), 'V966': Value(dtype='int64', id=None), 'V967': Value(dtype='int64', id=None), 'V968': Value(dtype='int64', id=None), 'V969': Value(dtype='int64', id=None), 'V970': Value(dtype='int64', id=None), 'V971': Value(dtype='int64', id=None), 'V972': Value(dtype='int64', id=None), 'V973': Value(dtype='int64', id=None), 'V974': Value(dtype='int64', id=None), 'V975': Value(dtype='int64', id=None), 'V976': Value(dtype='int64', id=None), 'V977': Value(dtype='int64', id=None), 'V978': Value(dtype='int64', id=None), 'V979': Value(dtype='int64', id=None), 'V980': Value(dtype='int64', id=None), 'V981': Value(dtype='int64', id=None), 'V982': Value(dtype='int64', id=None), 'V983': Value(dtype='int64', id=None), 'V984': Value(dtype='int64', id=None)}
              because column names don't match
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1324, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 938, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1027, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1122, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1882, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 2013, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
              datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
              
              All the data files must have the same columns, but at some point there are 47 new columns ({'AID_start_actual_isodate', 'Yobs', 'AID_ad_purpose_names', 'AID_project_id', 'AID_project_title', 'AID_location_type_code', 'AID_place_name', 'AID_location_type_name', 'AID_ad_sector_names', 'AID_end_actual_isodate', 'UNIQUE_ID', 'AID_status', 'DHS_GID_1', 'Wobs', 'AID_project_location_id', 'AID_location_class', 'AID_recipients_iso3', 'AID_ad_purpose_codes', 'AID_end_actual_type', 'AID_latitude', 'DHS_iwi', 'AID_start_actual_type', 'AID_ad_sector_codes', 'AID_transactions_end_year', 'LATITUDE', 'AID_recipients', 'AID_donors', 'AID_gazetteer_adm_name', 'DHS_households', 'DHS_rural', 'AID_total_commitments', 'DHS_lat', 'AID_gazetteer_adm_code', 'AID_transactions_start_year', 'AID_donors_iso3', 'AID_geoname_id', 'DHS_year', 'AID_longitude', 'DHS_GID_2', 'AID_total_disbursements', 'DHS_country', 'AID_geographic_exactness', 'DistToNearestW', 'AID_precision_code', 'LONGITUDE', 'DHS_lon', 'AID_is_geocoded'}) and 984 missing columns ({'V937', 'V722', 'V67', 'V264', 'V530', 'V134', 'V545', 'V278', 'V617', 'V213', 'V379', 'V80', 'V478', 'V907', 'V876', 'V556', 'V514', 'V582', 'V410', 'V342', 'V548', 'V616', 'V875', 'V245', 'V186', 'V829', 'V858', 'V133', 'V344', 'V860', 'V101', 'V216', 'V123', 'V314', 'V475', 'V636', 'V918', 'V586', 'V59', 'V36', 'V628', 'V219', 'V490', 'V427', 'V576', 'V612', 'V11', 'V414', 'V882', 'V832', 'V540', 'V215', 'V717', 'V417', 'V431', 'V236', 'V193', 'V715', 'V836', 'V43', 'V117', 'V744', 'V121', 'V20', 'V651', 'V808', 'V963', 'V983', 'V421', 'V791', 'V303', 'V938', 'V833', 'V422', 'V563', 'V322', 'V5', 'V778', 'V120', 'V698', 'V866', 'V378', 'V842', 'V230', 'V326', 'V845', 'V746', 'V967', 'V338', 'V351', 'V357', 'V109', 'V450', 'V680', 'V700', 'V736', 'V343', 'V346', 'V706', 'V542', 'V980', 'V801', 'V456', 'V670', 'V709', 'V934', 'V473', 'V710', 'V661', 'V189', 'V766', 'V147', 'V168', 'V729', 'V840', 'V686', 'V922', 'V201', 'V50', 'V538', 'V15', 'V157', 'V290', 'V653', 'V925', 'V161', 'V855', 'V878', 'V900', 'V919', 'V623', 'V725', 'V316', 'V23', 'V229', 'V75', 'V269', 'V17', 'V271', 'V354', 'V724', 'V57', 'V950', 'V416', 'V226', 'V477', 'V373', 'V425', 'V423', 'V911', 'V179', 'V765', 'V281', 'V660', 'V321', 'V267', 'V389', 'V741', 'V124', 'V40', 'V978', 'V151', 'V294', 'V426', 'V415', 'V349', 'V649', 'V39', 'V607', 'V96', 'V137', 'V439', 'V31', 'V304', 'V933', 'V489', 'V606', 'V814', 'V325', 'V757', 'V533', 'V462', 'V673', 'V52', 'V18', 'V210', 'V455', 'V881', 'V843', 'V196', 
              ...
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              This happened while the csv dataset builder was generating data using
              
              hf://datasets/cjerzak/ImageConfounding/YandW_mat.csv (at revision 32168bd46e302da2c326d31468e6173187a6e437)
              
              Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)

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Replication Data for: Integrating Earth Observation Data into Causal Inference: Challenges and Opportunities

Details: YandW_mat.csv contains individual-level observational data. In the dataset, LONGITUDE and LATITUDE refer to the approximate geo-referenced long/lat of observational units. Experimental outcomes are stored in Yobs. The treatment variable is stored in Wobs. The unique image key for each observational unit is saved in UNIQUE_ID.

Geo-referenced satellite images are saved in ./Nigeria2000_processed/%s_BAND%s.csv, where the first "%s" refers to the image key associated with each observation (saved in UNIQUE_ID in YandW_mat.csv) and BAND%s refers to one of 3 bands in the satellite imagery.

Code Link: https://github.com/cjerzak/causalimages-software/

Paper Reference: Connor T. Jerzak, Fredrik Johansson, Adel Daoud. Integrating Earth Observation Data into Causal Inference: Challenges and Opportunities. ArXiv Preprint, 2023. [PDF]

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