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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 24 new columns ({'9', '5', '17', '20', '7', '22', '4', '13', '6', '18', '16', '3', '8', '19', '21', '14', '1', '23', '0', '2', '11', '10', '12', '15'}) and 25 missing columns ({'Teenhome', 'NumWebVisitsMonth', 'NumCatalogPurchases', 'AcceptedCmp1', 'MntFruits', 'AcceptedCmp2', 'target', 'Income', 'MntMeatProducts', 'Education', 'NumStorePurchases', 'NumDealsPurchases', 'MntGoldProds', 'AcceptedCmp5', 'AcceptedCmp4', 'Age', 'AcceptedCmp3', 'Kidhome', 'MntWines', 'MntFishProducts', 'Recency', 'MntSweetProducts', 'Complain', 'NumWebPurchases', 'Marital_Status'}).

This happened while the csv dataset builder was generating data using

hf://datasets/synavate/medical_records_did/verida-differential-privacy/data/processed/PII_Customer_Personality_Analysis/data/2024_08_25_PII_Customer_Personality_Analysis_v0.1.csv (at revision ab59a830b1ada14892570e7b92c399557f9d5dcc)

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 2013, 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
              0: double
              1: double
              2: double
              3: double
              4: double
              5: double
              6: double
              7: double
              8: double
              9: double
              10: double
              11: double
              12: double
              13: double
              14: double
              15: double
              16: double
              17: double
              18: double
              19: double
              20: double
              21: double
              22: double
              23: double
              -- schema metadata --
              pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 2879
              to
              {'Unnamed: 0': Value(dtype='string', id=None), 'Education': Value(dtype='float64', id=None), 'Marital_Status': Value(dtype='float64', id=None), 'Income': Value(dtype='float64', id=None), 'Kidhome': Value(dtype='float64', id=None), 'Teenhome': Value(dtype='float64', id=None), 'Recency': Value(dtype='float64', id=None), 'MntWines': Value(dtype='float64', id=None), 'MntFruits': Value(dtype='float64', id=None), 'MntMeatProducts': Value(dtype='float64', id=None), 'MntFishProducts': Value(dtype='float64', id=None), 'MntSweetProducts': Value(dtype='float64', id=None), 'MntGoldProds': Value(dtype='float64', id=None), 'NumDealsPurchases': Value(dtype='float64', id=None), 'NumWebPurchases': Value(dtype='float64', id=None), 'NumCatalogPurchases': Value(dtype='float64', id=None), 'NumStorePurchases': Value(dtype='float64', id=None), 'NumWebVisitsMonth': Value(dtype='float64', id=None), 'AcceptedCmp3': Value(dtype='float64', id=None), 'AcceptedCmp4': Value(dtype='float64', id=None), 'AcceptedCmp5': Value(dtype='float64', id=None), 'AcceptedCmp1': Value(dtype='float64', id=None), 'AcceptedCmp2': Value(dtype='float64', id=None), 'Complain': Value(dtype='float64', id=None), 'target': Value(dtype='float64', id=None), 'Age': Value(dtype='float64', 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 1529, 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 1154, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1029, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1124, 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 1884, 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 2015, 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 24 new columns ({'9', '5', '17', '20', '7', '22', '4', '13', '6', '18', '16', '3', '8', '19', '21', '14', '1', '23', '0', '2', '11', '10', '12', '15'}) and 25 missing columns ({'Teenhome', 'NumWebVisitsMonth', 'NumCatalogPurchases', 'AcceptedCmp1', 'MntFruits', 'AcceptedCmp2', 'target', 'Income', 'MntMeatProducts', 'Education', 'NumStorePurchases', 'NumDealsPurchases', 'MntGoldProds', 'AcceptedCmp5', 'AcceptedCmp4', 'Age', 'AcceptedCmp3', 'Kidhome', 'MntWines', 'MntFishProducts', 'Recency', 'MntSweetProducts', 'Complain', 'NumWebPurchases', 'Marital_Status'}).
              
              This happened while the csv dataset builder was generating data using
              
              hf://datasets/synavate/medical_records_did/verida-differential-privacy/data/processed/PII_Customer_Personality_Analysis/data/2024_08_25_PII_Customer_Personality_Analysis_v0.1.csv (at revision ab59a830b1ada14892570e7b92c399557f9d5dcc)
              
              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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Unnamed: 0
string
Education
float64
Marital_Status
float64
Income
float64
Kidhome
float64
Teenhome
float64
Recency
float64
MntWines
float64
MntFruits
float64
MntMeatProducts
float64
MntFishProducts
float64
MntSweetProducts
float64
MntGoldProds
float64
NumDealsPurchases
float64
NumWebPurchases
float64
NumCatalogPurchases
float64
NumStorePurchases
float64
NumWebVisitsMonth
float64
AcceptedCmp3
float64
AcceptedCmp4
float64
AcceptedCmp5
float64
AcceptedCmp1
float64
AcceptedCmp2
float64
Complain
float64
target
float64
Age
float64
Education
1
0.006011
0.120692
-0.04539
0.120128
-0.011418
0.197886
-0.082462
0.039961
-0.114747
-0.107279
-0.097084
0.026208
0.082425
0.069049
0.067792
-0.040822
0.005823
0.058885
0.032669
-0.009741
0.021477
-0.050863
0.090806
0.171065
Marital_Status
0.006011
1
0.021353
-0.021718
-0.003243
0.011138
0.009229
0.000559
0.02781
0.034208
0.015651
0.000897
-0.019294
0.000118
0.014931
0.002603
-0.026658
-0.026234
0.014274
0.010256
-0.015569
0.018909
-0.005394
-0.012641
0.058229
Income
0.120692
0.021353
1
-0.428669
0.019133
-0.00397
0.57865
0.430842
0.584633
0.438871
0.440744
0.325916
-0.083101
0.387878
0.589162
0.529362
-0.553088
-0.016174
0.1844
0.335943
0.27682
0.087545
-0.027225
0.133047
0.161791
Kidhome
-0.04539
-0.021718
-0.428669
1
-0.039869
0.011492
-0.497336
-0.373396
-0.439261
-0.388884
-0.378026
-0.355029
0.216913
-0.371977
-0.504501
-0.501349
0.447477
0.016066
-0.162026
-0.205305
-0.174163
-0.081868
0.040978
-0.077909
-0.233615
Teenhome
0.120128
-0.003243
0.019133
-0.039869
1
0.013838
0.003747
-0.176558
-0.261122
-0.205242
-0.163056
-0.019887
0.386246
0.162077
-0.112692
0.049737
0.13124
-0.042522
0.038376
-0.190791
-0.144855
-0.015521
0.003307
-0.153901
0.350791
Recency
-0.011418
0.011138
-0.00397
0.011492
0.013838
1
0.015721
-0.005844
0.022518
0.000551
0.02511
0.017663
0.002115
-0.005641
0.024081
-0.000434
-0.018564
-0.032257
0.017566
-0.000482
-0.021061
-0.0014
0.013637
-0.199766
0.016295
MntWines
0.197886
0.009229
0.57865
-0.497336
0.003747
0.015721
1
0.387024
0.56886
0.397721
0.390326
0.392731
0.008886
0.553786
0.634753
0.640012
-0.321978
0.061463
0.373143
0.47355
0.351417
0.206185
-0.03947
0.246299
0.159451
MntFruits
-0.082462
0.000559
0.430842
-0.373396
-0.176558
-0.005844
0.387024
1
0.547822
0.593431
0.571606
0.396487
-0.134512
0.302039
0.486263
0.458491
-0.418729
0.014424
0.006396
0.212871
0.191816
-0.00998
-0.005324
0.122443
0.017747
MntMeatProducts
0.039961
0.02781
0.584633
-0.439261
-0.261122
0.022518
0.56886
0.547822
1
0.573574
0.535136
0.359446
-0.121308
0.30709
0.734127
0.486006
-0.539484
0.018438
0.091618
0.376867
0.313076
0.043521
-0.023782
0.237746
0.033697
MntFishProducts
-0.114747
0.034208
0.438871
-0.388884
-0.205242
0.000551
0.397721
0.593431
0.573574
1
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0.427142
-0.143241
0.299688
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0.457745
-0.446423
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0.261608
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0.040425
MntSweetProducts
-0.107279
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0.440744
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0.02511
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1
0.35745
-0.121432
0.333937
0.495136
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0.029313
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-0.022641
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0.020204
MntGoldProds
-0.097084
0.000897
0.325916
-0.355029
-0.019887
0.017663
0.392731
0.396487
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1
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0.407066
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0.38918
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0.024015
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0.170132
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-0.031133
0.140332
0.064208
NumDealsPurchases
0.026208
-0.019294
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-0.134512
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1
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-0.012118
0.066107
0.346048
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0.016077
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-0.127374
-0.037981
0.000497
0.003451
0.058668
NumWebPurchases
0.082425
0.000118
0.387878
-0.371977
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-0.005641
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0.302039
0.30709
0.299688
0.333937
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1
0.386868
0.51624
-0.051226
0.042958
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0.141189
0.159292
0.034829
-0.016642
0.151431
0.153051
NumCatalogPurchases
0.069049
0.014931
0.589162
-0.504501
-0.112692
0.024081
0.634753
0.486263
0.734127
0.532757
0.495136
0.442428
-0.012118
0.386868
1
0.51784
-0.522004
0.104345
0.140182
0.322471
0.309026
0.099915
-0.020839
0.219914
0.121764
NumStorePurchases
0.067792
0.002603
0.529362
-0.501349
0.049737
-0.000434
0.640012
0.458491
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0.457745
0.455225
0.38918
0.066107
0.51624
0.51784
1
-0.432398
-0.068913
0.17802
0.212954
0.178743
0.085271
-0.016941
0.036241
0.127891
NumWebVisitsMonth
-0.040822
-0.026658
-0.553088
0.447477
0.13124
-0.018564
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-0.418729
-0.539484
-0.446423
-0.422371
-0.247691
0.346048
-0.051226
-0.522004
-0.432398
1
0.061307
-0.028666
-0.277883
-0.194773
-0.007362
0.019785
-0.002209
-0.123904
AcceptedCmp3
0.005823
-0.026234
-0.016174
0.016066
-0.042522
-0.032257
0.061463
0.014424
0.018438
-0.000219
0.00178
0.124958
-0.023135
0.042958
0.104345
-0.068913
0.061307
1
-0.079659
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