Writing Containers to a tabular format

The TableWriter/TableReader sub-classes allow you to write a ctapipe.core.Container class and its meta-data to an output table. They treat the Field``s in the ``Container as columns in the output, and automatically generate a schema. Here we will go through an example of writing out data and reading it back with Pandas, PyTables, and a ctapipe.io.TableReader:

In this example, we will use the HDF5TableWriter, which writes to HDF5 datasets using PyTables. Currently this is the only implemented TableWriter.

Caveats to think about: * vector columns in Containers can be written, but some lilbraries like Pandas can not read those (so you must use pytables or astropy to read outputs that have vector columns) * units are stored in the table metadata, but some libraries like Pandas ignore them and all other metadata

Create some example Containers

import os

import numpy as np
import pandas as pd
import tables
from astropy import units as u

from ctapipe.core import Container, Field
from ctapipe.io import HDF5TableReader, HDF5TableWriter, read_table

class VariousTypesContainer(Container):
    a_int = Field(int, "some int value")
    a_float = Field(float, "some float value with a unit", unit=u.m)
    a_bool = Field(bool, "some bool value")
    a_np_int = Field(np.int64, "a numpy int")
    a_np_float = Field(np.float64, "a numpy float")
    a_np_bool = Field(np.bool_, "np.bool")

let’s also make a dummy stream (generator) that will create a series of these containers

def create_stream(n_event):
    data = VariousTypesContainer()
    for i in range(n_event):
        data.a_int = int(i)
        data.a_float = float(i) * u.cm  # note unit conversion will happen
        data.a_bool = (i % 2) == 0
        data.a_np_int = np.int64(i)
        data.a_np_float = np.float64(i)
        data.a_np_bool = np.bool_((i % 2) == 0)

        yield data

for data in create_stream(2):
    for key, val in data.items():
        print("{}: {}, type : {}".format(key, val, type(val)))

a_int: 0, type : <class 'int'>
a_float: 0.0 cm, type : <class 'astropy.units.quantity.Quantity'>
a_bool: True, type : <class 'bool'>
a_np_int: 0, type : <class 'numpy.int64'>
a_np_float: 0.0, type : <class 'numpy.float64'>
a_np_bool: True, type : <class 'numpy.bool_'>
a_int: 1, type : <class 'int'>
a_float: 1.0 cm, type : <class 'astropy.units.quantity.Quantity'>
a_bool: False, type : <class 'bool'>
a_np_int: 1, type : <class 'numpy.int64'>
a_np_float: 1.0, type : <class 'numpy.float64'>
a_np_bool: False, type : <class 'numpy.bool_'>

Writing the Data (and good practices)

Always use context managers with IO classes, as they will make sure the underlying resources are properly closed in case of errors:

try:
    with HDF5TableWriter("container.h5", group_name="data") as h5_table:
        for data in create_stream(10):
            h5_table.write("table", data)
            0 / 0
except Exception as err:
    print("FAILED:", err)
print("Done")

h5_table.h5file.isopen

FAILED: division by zero
Done

0

print(os.listdir())

['table_writer_reader.py', 'command_line_tools.py', 'InstrumentDescription.py', 'provenance.py', 'README.rst', 'container.h5', 'mytool.provenance.log', 'config.json', 'containers.py']

Appending new Containers

To append some new containers we need to set the writing in append mode by using: ‘mode=a’. But let’s now first look at what happens if we don’t.

for i in range(2):
    with HDF5TableWriter(
        "container.h5", mode="w", group_name="data_{}".format(i)
    ) as h5_table:
        for data in create_stream(10):
            h5_table.write("table", data)

        print(h5_table.h5file)

container.h5 (File) ''
Last modif.: '2024-05-15T13:13:09+00:00'
Object Tree:
/ (RootGroup) ''
/data_0 (Group) ''
/data_0/table (Table(0,)fletcher32, shuffle, blosc:zstd(5)) 'Storage of VariousTypesContainer'

container.h5 (File) ''
Last modif.: '2024-05-15T13:13:09+00:00'
Object Tree:
/ (RootGroup) ''
/data_1 (Group) ''
/data_1/table (Table(0,)fletcher32, shuffle, blosc:zstd(5)) 'Storage of VariousTypesContainer'

os.remove("container.h5")

Ok so the writer destroyed the content of the file each time it opens the file. Now let’s try to append some data group to it! (using mode=‘a’)

for i in range(2):
    with HDF5TableWriter(
        "container.h5", mode="a", group_name="data_{}".format(i)
    ) as h5_table:
        for data in create_stream(10):
            h5_table.write("table", data)

        print(h5_table.h5file)

container.h5 (File) ''
Last modif.: '2024-05-15T13:13:09+00:00'
Object Tree:
/ (RootGroup) ''
/data_0 (Group) ''
/data_0/table (Table(0,)fletcher32, shuffle, blosc:zstd(5)) 'Storage of VariousTypesContainer'

container.h5 (File) ''
Last modif.: '2024-05-15T13:13:09+00:00'
Object Tree:
/ (RootGroup) ''
/data_0 (Group) ''
/data_0/table (Table(10,)fletcher32, shuffle, blosc:zstd(5)) 'Storage of VariousTypesContainer'
/data_1 (Group) ''
/data_1/table (Table(0,)fletcher32, shuffle, blosc:zstd(5)) 'Storage of VariousTypesContainer'

So we can append some data groups. As long as the data group_name does not already exists. Let’s try to overwrite the data group : data_1

try:
    with HDF5TableWriter("container.h5", mode="a", group_name="data_1") as h5_table:
        for data in create_stream(10):
            h5_table.write("table", data)
except Exception as err:
    print("Failed as expected:", err)

Good ! I cannot overwrite my data.

print(bool(h5_table.h5file.isopen))

False

Reading the Data

Reading the whole table at once:

For this, you have several choices. Since we used the HDF5TableWriter in this example, we have at least these options available:

• Pandas

• PyTables

• Astropy Table

For other TableWriter implementations, others may be possible (depending on format)

Reading using ctapipe.io.read_table

This is the preferred method, it returns an astropy Table and supports keeping track of units, metadata and transformations.

table = read_table("container.h5", "/data_0/table")
table[:5]

Table length=5

a_int	a_float	a_bool	a_np_int	a_np_float	a_np_bool
	m
int64	float64	bool	int64	float64	bool
0	0.0	True	0	0.0	True
1	0.01	False	1	1.0	False
2	0.02	True	2	2.0	True
3	0.03	False	3	3.0	False
4	0.04	True	4	4.0	True

table.meta

{'CTAPIPE_VERSION': '0.21.1'}

Reading with Pandas:

Pandas is a convenient way to read the output. HOWEVER BE WARNED that so far Pandas does not support reading the table meta-data or units for columns, so that information is lost!

data = pd.read_hdf("container.h5", key="/data_0/table")
data.head()

	a_int	a_float	a_bool	a_np_int	a_np_float	a_np_bool
0	0	0.00	True	0	0.0	True
1	1	0.01	False	1	1.0	False
2	2	0.02	True	2	2.0	True
3	3	0.03	False	3	3.0	False
4	4	0.04	True	4	4.0	True

Reading with PyTables

h5 = tables.open_file("container.h5")
table = h5.root["data_0"]["table"]
table

/data_0/table (Table(10,)fletcher32, shuffle, blosc:zstd(5)) 'Storage of VariousTypesContainer'
  description := {
  "a_int": Int64Col(shape=(), dflt=0, pos=0),
  "a_float": Float64Col(shape=(), dflt=0.0, pos=1),
  "a_bool": BoolCol(shape=(), dflt=False, pos=2),
  "a_np_int": Int64Col(shape=(), dflt=0, pos=3),
  "a_np_float": Float64Col(shape=(), dflt=0.0, pos=4),
  "a_np_bool": BoolCol(shape=(), dflt=False, pos=5)}
  byteorder := 'little'
  chunkshape := (1927,)

note that here we can still access the metadata

table.attrs

/data_0/table._v_attrs (AttributeSet), 31 attributes:
   [CLASS := 'TABLE',
    CTAFIELD_0_DESC := 'some int value',
    CTAFIELD_0_NAME := 'a_int',
    CTAFIELD_1_DESC := 'some float value with a unit',
    CTAFIELD_1_NAME := 'a_float',
    CTAFIELD_1_TRANSFORM := 'quantity',
    CTAFIELD_1_UNIT := 'm',
    CTAFIELD_2_DESC := 'some bool value',
    CTAFIELD_2_NAME := 'a_bool',
    CTAFIELD_3_DESC := 'a numpy int',
    CTAFIELD_3_NAME := 'a_np_int',
    CTAFIELD_4_DESC := 'a numpy float',
    CTAFIELD_4_NAME := 'a_np_float',
    CTAFIELD_5_DESC := 'np.bool',
    CTAFIELD_5_NAME := 'a_np_bool',
    CTAPIPE_VERSION := '0.21.1',
    FIELD_0_FILL := 0,
    FIELD_0_NAME := 'a_int',
    FIELD_1_FILL := 0.0,
    FIELD_1_NAME := 'a_float',
    FIELD_2_FILL := False,
    FIELD_2_NAME := 'a_bool',
    FIELD_3_FILL := 0,
    FIELD_3_NAME := 'a_np_int',
    FIELD_4_FILL := 0.0,
    FIELD_4_NAME := 'a_np_float',
    FIELD_5_FILL := False,
    FIELD_5_NAME := 'a_np_bool',
    NROWS := 10,
    TITLE := 'Storage of VariousTypesContainer',
    VERSION := '2.7']

close the file

h5.close()

Reading one-row-at-a-time:

Rather than using the full-table methods, if you want to read it row-by-row (e.g. to maintain compatibility with an existing event loop), you can use a TableReader instance.

The advantage here is that units and other metadata are retained and re-applied

def read(mode):
    print("reading mode {}".format(mode))

    with HDF5TableReader("container.h5", mode=mode) as h5_table:
        for group_name in ["data_0/", "data_1/"]:
            group_name = "/{}table".format(group_name)
            print(group_name)

            for data in h5_table.read(group_name, VariousTypesContainer):
                print(data.as_dict())

read("r")

reading mode r
/data_0/table
{'a_int': 0, 'a_float': <Quantity 0. m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 0, 'a_np_float': 0.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 1, 'a_float': <Quantity 0.01 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 1, 'a_np_float': 1.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 2, 'a_float': <Quantity 0.02 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 2, 'a_np_float': 2.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 3, 'a_float': <Quantity 0.03 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 3, 'a_np_float': 3.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 4, 'a_float': <Quantity 0.04 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 4, 'a_np_float': 4.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 5, 'a_float': <Quantity 0.05 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 5, 'a_np_float': 5.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 6, 'a_float': <Quantity 0.06 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 6, 'a_np_float': 6.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 7, 'a_float': <Quantity 0.07 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 7, 'a_np_float': 7.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 8, 'a_float': <Quantity 0.08 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 8, 'a_np_float': 8.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 9, 'a_float': <Quantity 0.09 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 9, 'a_np_float': 9.0, 'a_np_bool': False}
/data_1/table
{'a_int': 0, 'a_float': <Quantity 0. m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 0, 'a_np_float': 0.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 1, 'a_float': <Quantity 0.01 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 1, 'a_np_float': 1.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 2, 'a_float': <Quantity 0.02 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 2, 'a_np_float': 2.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 3, 'a_float': <Quantity 0.03 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 3, 'a_np_float': 3.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 4, 'a_float': <Quantity 0.04 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 4, 'a_np_float': 4.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 5, 'a_float': <Quantity 0.05 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 5, 'a_np_float': 5.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 6, 'a_float': <Quantity 0.06 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 6, 'a_np_float': 6.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 7, 'a_float': <Quantity 0.07 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 7, 'a_np_float': 7.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 8, 'a_float': <Quantity 0.08 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 8, 'a_np_float': 8.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 9, 'a_float': <Quantity 0.09 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 9, 'a_np_float': 9.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 0, 'a_float': <Quantity 0. m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 0, 'a_np_float': 0.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 1, 'a_float': <Quantity 0.01 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 1, 'a_np_float': 1.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 2, 'a_float': <Quantity 0.02 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 2, 'a_np_float': 2.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 3, 'a_float': <Quantity 0.03 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 3, 'a_np_float': 3.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 4, 'a_float': <Quantity 0.04 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 4, 'a_np_float': 4.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 5, 'a_float': <Quantity 0.05 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 5, 'a_np_float': 5.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 6, 'a_float': <Quantity 0.06 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 6, 'a_np_float': 6.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 7, 'a_float': <Quantity 0.07 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 7, 'a_np_float': 7.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 8, 'a_float': <Quantity 0.08 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 8, 'a_np_float': 8.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 9, 'a_float': <Quantity 0.09 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 9, 'a_np_float': 9.0, 'a_np_bool': False}

read("r+")

reading mode r+
/data_0/table
{'a_int': 0, 'a_float': <Quantity 0. m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 0, 'a_np_float': 0.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 1, 'a_float': <Quantity 0.01 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 1, 'a_np_float': 1.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 2, 'a_float': <Quantity 0.02 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 2, 'a_np_float': 2.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 3, 'a_float': <Quantity 0.03 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 3, 'a_np_float': 3.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 4, 'a_float': <Quantity 0.04 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 4, 'a_np_float': 4.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 5, 'a_float': <Quantity 0.05 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 5, 'a_np_float': 5.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 6, 'a_float': <Quantity 0.06 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 6, 'a_np_float': 6.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 7, 'a_float': <Quantity 0.07 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 7, 'a_np_float': 7.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 8, 'a_float': <Quantity 0.08 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 8, 'a_np_float': 8.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 9, 'a_float': <Quantity 0.09 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 9, 'a_np_float': 9.0, 'a_np_bool': False}
/data_1/table
{'a_int': 0, 'a_float': <Quantity 0. m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 0, 'a_np_float': 0.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 1, 'a_float': <Quantity 0.01 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 1, 'a_np_float': 1.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 2, 'a_float': <Quantity 0.02 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 2, 'a_np_float': 2.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 3, 'a_float': <Quantity 0.03 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 3, 'a_np_float': 3.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 4, 'a_float': <Quantity 0.04 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 4, 'a_np_float': 4.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 5, 'a_float': <Quantity 0.05 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 5, 'a_np_float': 5.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 6, 'a_float': <Quantity 0.06 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 6, 'a_np_float': 6.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 7, 'a_float': <Quantity 0.07 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 7, 'a_np_float': 7.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 8, 'a_float': <Quantity 0.08 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 8, 'a_np_float': 8.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 9, 'a_float': <Quantity 0.09 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 9, 'a_np_float': 9.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 0, 'a_float': <Quantity 0. m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 0, 'a_np_float': 0.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 1, 'a_float': <Quantity 0.01 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 1, 'a_np_float': 1.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 2, 'a_float': <Quantity 0.02 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 2, 'a_np_float': 2.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 3, 'a_float': <Quantity 0.03 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 3, 'a_np_float': 3.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 4, 'a_float': <Quantity 0.04 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 4, 'a_np_float': 4.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 5, 'a_float': <Quantity 0.05 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 5, 'a_np_float': 5.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 6, 'a_float': <Quantity 0.06 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 6, 'a_np_float': 6.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 7, 'a_float': <Quantity 0.07 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 7, 'a_np_float': 7.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 8, 'a_float': <Quantity 0.08 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 8, 'a_np_float': 8.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 9, 'a_float': <Quantity 0.09 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 9, 'a_np_float': 9.0, 'a_np_bool': False}

read("a")

reading mode a
/data_0/table
{'a_int': 0, 'a_float': <Quantity 0. m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 0, 'a_np_float': 0.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 1, 'a_float': <Quantity 0.01 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 1, 'a_np_float': 1.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 2, 'a_float': <Quantity 0.02 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 2, 'a_np_float': 2.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 3, 'a_float': <Quantity 0.03 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 3, 'a_np_float': 3.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 4, 'a_float': <Quantity 0.04 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 4, 'a_np_float': 4.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 5, 'a_float': <Quantity 0.05 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 5, 'a_np_float': 5.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 6, 'a_float': <Quantity 0.06 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 6, 'a_np_float': 6.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 7, 'a_float': <Quantity 0.07 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 7, 'a_np_float': 7.0, 'a_np_bool': False}
{'a_int': 8, 'a_float': <Quantity 0.08 m>, 'a_bool': True, 'a_np_int': 8, 'a_np_float': 8.0, 'a_np_bool': True}
{'a_int': 9, 'a_float': <Quantity 0.09 m>, 'a_bool': False, 'a_np_int': 9, 'a_np_float': 9.0, 'a_np_bool': False}
/data_1/table
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