尝试运行基本 Apache Beam Pipeline 时出现“AttributeError: type object 'Series' has no attribute 'append'”

Question

Beam Code 可在 Google Collab 中运行，但无法在我自己的 jupyter 笔记本上运行 - 也许与 Pandas 2.0.0 有关？任何帮助将非常感激。

我正在尝试学习 Apache Beam，我尝试根据Cloud AI 和 Analytics 频道的教程创建一个基本管道。

这是代码：

import apache_beam as beam
grocery = (p1
| "Read From Text" \>\> beam.io.ReadFromText(file, skip_header_lines=1)
| "Convert to uppercase" \>\> beam.Map(lambda record: record.upper())
| 'Write to Text' \>\> beam.io.WriteToText('/concent/grocery_upper.txt'))

此代码适用于 Google Collaboratory，但不适用于我本地的 Jupyter Notebook。

相反，我收到此错误：

"name": "AttributeError",
"message": "type object 'Series' has no attribute 'append'",

完整错误消息：

"stack": "\\u001b\[0;31m---------------------------------------------------------------------------\\u001b\[0m\\n\\u001b\[0;31mAttributeError\\u001b\[0m                           
 Traceback (most recent call last)\\nCell \\u001b\[0;32mIn\[14\], line 21\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m     19\\u001b\[0m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mas\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mbeam\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     20\\u001b\[0m \\u001b\[39mprint\\u001b\[39m(beam\\u001b\[39m.\\u001b\[39m__version_\_)\\n\\u001b\[0;32m---\> 21\\u001b\[0m grocery \\u001b\[39m=\\u001b\[39m (p1\\n\\u001b\[1;32m     22\\u001b\[0m            \\u001b\[39m|\\u001b\[39;49m \\u001b\[39m"\\u001b\[39;49m\\u001b\[39mRead From Text\\u001b\[39;49m\\u001b\[39m"\\u001b\[39;49m \\u001b\[39m\>\>\\u001b\[39;49m beam\\u001b\[39m.\\u001b\[39;49mio\\u001b\[39m.\\u001b\[39;49mReadFromText(file, skip_header_lines\\u001b\[39m=\\u001b\[39;49m\\u001b\[39m1\\u001b\[39;49m)\\n\\u001b\[1;32m     23\\u001b\[0m            \\u001b\[39m|\\u001b\[39m \\u001b\[39m"\\u001b\[39m\\u001b\[39mConvert to uppercase\\u001b\[39m\\u001b\[39m"\\u001b\[39m \\u001b\[39m\>\>\\u001b\[39m beam\\u001b\[39m.\\u001b\[39mMap(\\u001b\[39mlambda\\u001b\[39;00m record: record\\u001b\[39m.\\u001b\[39mupper()) \\u001b\[39m# New step to convert to uppercase\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     24\\u001b\[0m            \\u001b\[39m|\\u001b\[39m \\u001b\[39m'\\u001b\[39m\\u001b\[39mWrite to Text\\u001b\[39m\\u001b\[39m'\\u001b\[39m \\u001b\[39m\>\>\\u001b\[39m beam\\u001b\[39m.\\u001b\[39mio\\u001b\[39m.\\u001b\[39mWriteToText(\\u001b\[39m'\\u001b\[39m\\u001b\[39m/concent/grocery_upper.txt\\u001b\[39m\\u001b\[39m'\\u001b\[39m))\\n\\nFile \\u001b\[0;32m/usr/local/lib/python3.9/site-packages/apache_beam/transforms/ptransform.py:1095\\u001b\[0m, in \\u001b\[0;36m_NamedPTransform.__ror__\\u001b\[0;34m(self, pvalueish, _unused)\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m   1094\\u001b\[0m \\u001b\[39mdef\\u001b\[39;00m \\u001b\[39m__ror_\_\\u001b\[39m(\\u001b\[39mself\\u001b\[39m, pvalueish, _unused\\u001b\[39m=\\u001b\[39m\\u001b\[39mNone\\u001b\[39;00m):\\n\\u001b\[0;32m-\> 1095\\u001b\[0m   \\u001b\[39mreturn\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mself\\u001b\[39;49m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;49mtransform\\u001b\[39m.\\u001b\[39;49m\\u001b\[39m__ror_\_\\u001b\[39;49m(pvalueish, \\u001b\[39mself\\u001b\[39;49m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;49mlabel)\\n\\nFile \\u001b\[0;32m/usr/local/lib/python3.9/site-packages/apache_beam/transforms/ptransform.py:617\\u001b\[0m, in \\u001b\[0;36mPTransform.__ror__\\u001b\[0;34m(self, left, label)\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m    615\\u001b\[0m pvalueish \\u001b\[39m=\\u001b\[39m _SetInputPValues()\\u001b\[39m.\\u001b\[39mvisit(pvalueish, replacements)\\n\\u001b\[1;32m    616\\u001b\[0m \\u001b\[39mself\\u001b\[39m\\u001b\[39m.\\u001b\[39mpipeline \\u001b\[39m=\\u001b\[39m p\\n\\u001b\[0;32m--\> 617\\u001b\[0m result \\u001b\[39m=\\u001b\[39m p\\u001b\[39m.\\u001b\[39;49mapply(\\u001b\[39mself\\u001b\[39;49m, pvalueish, label)\\n\\u001b\[1;32m    618\\u001b\[0m \\u001b\[39mif\\u001b\[39;00m deferred:\\n\\u001b\[1;32m    619\\u001b\[0m   \\u001b\[39mreturn\\u001b\[39;00m result\\n\\nFile \\u001b\[0;32m/usr/local/lib/python3.9/site-packages/apache_beam/pipeline.py:666\\u001b\[0m, in \\u001b\[0;36mPipeline.apply\\u001b\[0;34m(self, transform, pvalueish, label)\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m    664\\u001b\[0m old_label, transform\\u001b\[39m.\\u001b\[39mlabel \\u001b\[39m=\\u001b\[39m transform\\u001b\[39m.\\u001b\[39mlabel, label\\n\\u001b\[1;32m    665\\u001b\[0m \\u001b\[39mtry\\u001b\[39;00m:\\n\\u001b\[0;32m--\> 666\\u001b\[0m   \\u001b\[39mreturn\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mself\\u001b\[39;49m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;49mapply(transform, pvalueish)\\n\\u001b\[1;32m    667\\u001b\[0m \\u001b\[39mfinally\\u001b\[39;00m:\\n\\u001b\[1;32m    668\\u001b\[0m   transform\\u001b\[39m.\\u001b\[39mlabel \\u001b\[39m=\\u001b\[39m old_label\\n\\nFile \\u001b\[0;32m/usr/local/lib/python3.9/site-packages/apache_beam/pipeline.py:674\\u001b\[0m, in \\u001b\[0;36mPipeline.apply\\u001b\[0;34m(self, transform, pvalueish, label)\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m    670\\u001b\[0m \\u001b\[39m# Attempts to alter the label of the transform to be applied only when it's\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m    671\\u001b\[0m \\u001b\[39m# a top-level transform so that the cell number will not be prepended to\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m    672\\u001b\[0m \\u001b\[39m# every child transform in a composite.\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m    673\\u001b\[0m \\u001b\[39mif\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mself\\u001b\[39m\\u001b\[39m.\\u001b\[39m_current_transform() \\u001b\[39mis\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mself\\u001b\[39m\\u001b\[39m.\\u001b\[39m_root_transform():\\n\\u001b\[0;32m--\> 674\\u001b\[0m   alter_label_if_ipython(transform, pvalueish)\\n\\u001b\[1;32m    676\\u001b\[0m full_label \\u001b\[39m=\\u001b\[39m \\u001b\[39m'\\u001b\[39m\\u001b\[39m/\\u001b\[39m\\u001b\[39m'\\u001b\[39m\\u001b\[39m.\\u001b\[39mjoin(\\n\\u001b\[1;32m    677\\u001b\[0m     \[\\u001b\[39mself\\u001b\[39m\\u001b\[39m.\\u001b\[39m_current_transform()\\u001b\[39m.\\u001b\[39mfull_label, label \\u001b\[39mor\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m    678\\u001b\[0m      transform\\u001b\[39m.\\u001b\[39mlabel\])\\u001b\[39m.\\u001b\[39mlstrip(\\u001b\[39m'\\u001b\[39m\\u001b\[39m/\\u001b\[39m\\u001b\[39m'\\u001b\[39m)\\n\\u001b\[1;32m    679\\u001b\[0m \\u001b\[39mif\\u001b\[39;00m full_label \\u001b\[39min\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mself\\u001b\[39m\\u001b\[39m.\\u001b\[39mapplied_labels:\\n\\nFile \\u001b\[0;32m/usr/local/lib/python3.9/site-packages/apache_beam/utils/interactive_utils.py:74\\u001b\[0m, in \\u001b\[0;36malter_label_if_ipython\\u001b\[0;34m(transform, pvalueish)\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m     62\\u001b\[0m \\u001b\[39m\\u001b\[39m\\u001b\[39m"""Alters the label to an interactive label with ipython prompt metadata\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     63\\u001b\[0m \\u001b\[39mprefixed for the given transform if the given pvalueish belongs to a\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     64\\u001b\[0m \\u001b\[39muser-defined pipeline and current code execution is within an ipython kernel.\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[0;32m   (...)\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m     71\\u001b\[0m \\u001b\[39m`Cell {prompt}: {original_label}`.\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     72\\u001b\[0m \\u001b\[39m"""\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     73\\u001b\[0m \\u001b\[39mif\\u001b\[39;00m is_in_ipython():\\n\\u001b\[0;32m---\> 74\\u001b\[0m   \\u001b\[39mfrom\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mrunners\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39minteractive\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m interactive_environment \\u001b\[39mas\\u001b\[39;00m ie\\n\\u001b\[1;32m     75\\u001b\[0m   \\u001b\[39m# Tracks user defined pipeline instances in watched scopes so that we only\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     76\\u001b\[0m   \\u001b\[39m# alter labels for any transform to pvalueish belonging to those pipeline\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     77\\u001b\[0m   \\u001b\[39m# instances, excluding any transform to be applied in other pipeline\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     78\\u001b\[0m   \\u001b\[39m# instances the Beam SDK creates implicitly.\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     79\\u001b\[0m   ie\\u001b\[39m.\\u001b\[39mcurrent_env()\\u001b\[39m.\\u001b\[39mtrack_user_pipelines()\\n\\nFile \\u001b\[0;32m/usr/local/lib/python3.9/site-packages/apache_beam/runners/interactive/interactive_environment.py:41\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m     39\\u001b\[0m \\u001b\[39mfrom\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mrunners\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mdirect\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m direct_runner\\n\\u001b\[1;32m     40\\u001b\[0m \\u001b\[39mfrom\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mrunners\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39minteractive\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m cache_manager \\u001b\[39mas\\u001b\[39;00m cache\\n\\u001b\[0;32m---\> 41\\u001b\[0m \\u001b\[39mfrom\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mrunners\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39minteractive\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mmessaging\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39minteractive_environment_inspector\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m InteractiveEnvironmentInspector\\n\\u001b\[1;32m     42\\u001b\[0m \\u001b\[39mfrom\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mrunners\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39minteractive\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mrecording_manager\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m RecordingManager\\n\\u001b\[1;32m     43\\u001b\[0m \\u001b\[39mfrom\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39mrunners\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39minteractive\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39msql\\u001b\[39;00m\\u001b\[39m.\\u001b\[39;00m\\u001b\[39msql_chain\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m SqlChain\\n\\nFile \\u001b\[0;32m/usr/local/lib/python3.9/site-packages/apache_beam/runners/interactive/messaging/interactive_environment_inspector.py:26\\u001b\[0m\\n\\u001b\[1;32m     23\\u001b\[0m \\u001b\[39m# pytype: skip-file\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[1;32m     25\\u001b\[0m \\u001b\[39mimport\\u001b\[39;00m 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Answer 1

当您安装 apache-beam 时，请使用pip install "apache-beam[gcp,interactive,dataframe]". 这将确保您安装 pandas 1.5.3。