[Python] Getting "AttributeError: type object 'Series' has no attribute 'append'" when trying...

Beam Code works in Google Collab but won't work on my own jupyter notebook - maybe to do with Pandas 2.0.0? Any help would be much appreciated.

I'm trying to learn Apache Beam, I've tried to create a basic pipeline based on the tutorials from the Cloud AI and Analytics channel.

This is the code:

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'))


This code works in Google Collaboratory but doesn't work in my local Jupyter Notebook.

Instead I get this error:

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

Full Error Message:

"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 \\u001b\[39mapache_beam\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mas\\u001b\[39;00m \\u001b\[39mbeam\\u001b\[39;00m\\n\\u001b\[0;32m---\> 26\\u001b\[0m \\u001b\[39mfrom\\u001b\[39;00m 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AttributeError\\u001b\[0m: type object 'Series' has no attribute 'append'"
}​

I'm confused as to why this works in collab but not in my own Jupyter Notebook Using VSCode. They're running the same version. It's picking the error as coming from the first line of my PTransforms, I don't even have to include the run function on the pipeline for it to error out.

The only thing I can guess is that maybe it's because my version of VSCode is using the new pre-release version of Pandas? But there's no Pandas code in this notebook at all.

Any help would be much appreciated - thanks!

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