Handling Data#
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set_theme()
import numpy as np
import pandas as pd
import os.path
import subprocess
Load Course Data Files#
def wget_data(url: str):
local_path = './tmp_data'
p = subprocess.Popen(["wget", "-nc", "-P", local_path, url], stderr=subprocess.PIPE, encoding='UTF-8')
rc = None
while rc is None:
line = p.stderr.readline().strip('\n')
if len(line) > 0:
print(line)
rc = p.poll()
wget_data('https://raw.githubusercontent.com/illinois-mlp/MachineLearningForPhysics/main/data/pong_data.hf5')
--2026-01-21 19:45:50-- https://raw.githubusercontent.com/illinois-mlp/MachineLearningForPhysics/main/data/pong_data.hf5
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.108.133, 185.199.109.133, 185.199.110.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.108.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 175192 (171K) [application/octet-stream]
Saving to: ‘./tmp_data/pong_data.hf5’
0K .......... .......... .......... .......... .......... 29% 2.22M 0s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 3.25M 0s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 4.88M 0s
150K .......... .......... . 100% 224M=0.05s
2026-01-21 19:45:50 (3.54 MB/s) - ‘./tmp_data/pong_data.hf5’ saved [175192/175192]
def locate_data(name, check_exists=True):
local_path='./tmp_data'
path = os.path.join(local_path, name)
if check_exists and not os.path.exists(path):
raise RuxntimeError('No such data file: {}'.format(path))
return path
locate_data('pong_data.hf5')
'./tmp_data/pong_data.hf5'
Data files are stored in the industry standard binary HDF5 and text CSV formats, with extensions .hf5 and .csv, respectively. HDF5 is more efficient for larger files but requires specialized software to read. CSV files are just plain text:
wget_data('https://raw.githubusercontent.com/illinois-mlp/MachineLearningForPhysics/main/data/line_data.csv')
--2026-01-21 19:45:50-- https://raw.githubusercontent.com/illinois-mlp/MachineLearningForPhysics/main/data/line_data.csv
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.111.133, 185.199.109.133, 185.199.108.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.111.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 114763 (112K) [text/plain]
Saving to: ‘./tmp_data/line_data.csv’
0K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 2.36M 0s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 4.05M 0s
100K .......... .. 100% 1.44G=0.03s
2026-01-21 19:45:50 (3.34 MB/s) - ‘./tmp_data/line_data.csv’ saved [114763/114763]
with open(locate_data('line_data.csv')) as f:
# Print the first 5 lines of the file.
for lineno in range(5):
print(f.readline(), end='')
x,y,dy
0.3929383711957233,0.08540861657452603,0.3831920560881885
-0.42772133009924107,-0.5198803411067978,0.38522044793317467
-0.5462970928715938,-0.8124804852644906,
0.10262953816578246,0.10527828529558633,0.38556680974439583
The first line specifies the names of each column (“feature”) in the data file. Subsequent lines are the rows (“samples”) of the data file, with values for each column separated by commas. Note that values might be missing (for example, at the end of the third row).
Read Files with Pandas#
We will use the Pandas package to read data files into DataFrame objects in memory. This will only be a quick introduction. For a deeper dive, start with Data Manipulation with Pandas in the Phython Data Science Handbook.
pong_data = pd.read_hdf(locate_data('pong_data.hf5'))
line_data = pd.read_csv(locate_data('line_data.csv'))
You can think of a DataFrame as an enhanced 2D numpy array, with most of the same capabilities:
line_data.shape
(2000, 3)
Individual columns also behave like enhanced 1D numpy arrays:
line_data['y'].shape
(2000,)
line_data['x'].shape
(2000,)
For a first look at some unknown data, start with some basic summary statistics:
line_data.describe()
| x | y | dy | |
|---|---|---|---|
| count | 2000.000000 | 2000.000000 | 1850.000000 |
| mean | -0.000509 | -0.086233 | 0.479347 |
| std | 0.585281 | 0.782878 | 0.228198 |
| min | -0.999836 | -2.390646 | 0.151793 |
| 25% | -0.513685 | -0.648045 | 0.302540 |
| 50% | -0.006021 | -0.068052 | 0.431361 |
| 75% | 0.501449 | 0.473741 | 0.610809 |
| max | 0.999289 | 2.365710 | 1.506188 |
Jot down a few things you notice about this data from this summary.
The values of x and y are symmetric about zero.
The values of x look uniformly distributed on [-1, +1], judging by the percentiles.
The value of dy is always > 0, as you might expect if it represents the “error on y”.
The dy column is missing 150 entries.
Summarize pong_data the same way. Does anything stick out?
pong_data.describe()
| x0 | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | x9 | y0 | y1 | y2 | y3 | y4 | y5 | y6 | y7 | y8 | y9 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| count | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.0 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 | 1000.000000 |
| mean | 0.049004 | 0.132093 | 0.212905 | 0.291504 | 0.367950 | 0.442301 | 0.514615 | 0.584949 | 0.653355 | 0.719888 | 0.0 | 0.125206 | 0.217122 | 0.276658 | 0.304702 | 0.302116 | 0.269740 | 0.208390 | 0.118860 | 0.001921 |
| std | 0.062998 | 0.067380 | 0.075805 | 0.086806 | 0.099285 | 0.112547 | 0.126175 | 0.139919 | 0.153624 | 0.167196 | 0.0 | 0.010876 | 0.021454 | 0.031742 | 0.041748 | 0.051481 | 0.060946 | 0.070153 | 0.079107 | 0.087815 |
| min | -0.161553 | -0.089041 | -0.018516 | 0.050077 | 0.116790 | 0.181677 | 0.244785 | 0.306165 | 0.365863 | 0.415850 | 0.0 | 0.093722 | 0.155016 | 0.184769 | 0.183846 | 0.153088 | 0.093310 | 0.005310 | -0.110141 | -0.252291 |
| 25% | -0.001755 | 0.079435 | 0.157023 | 0.229517 | 0.293469 | 0.353604 | 0.414068 | 0.473338 | 0.532280 | 0.590583 | 0.0 | 0.115816 | 0.198597 | 0.249250 | 0.268654 | 0.257665 | 0.217116 | 0.147817 | 0.050555 | -0.073903 |
| 50% | 0.076534 | 0.148675 | 0.205846 | 0.270214 | 0.338380 | 0.406922 | 0.476322 | 0.542847 | 0.608249 | 0.673589 | 0.0 | 0.127098 | 0.220852 | 0.282177 | 0.311961 | 0.311068 | 0.280338 | 0.220589 | 0.132616 | 0.017191 |
| 75% | 0.100177 | 0.187800 | 0.286463 | 0.383127 | 0.475724 | 0.565217 | 0.651398 | 0.734418 | 0.816378 | 0.896600 | 0.0 | 0.132847 | 0.232193 | 0.298956 | 0.334029 | 0.338281 | 0.312554 | 0.257672 | 0.174431 | 0.063610 |
| max | 0.151118 | 0.261095 | 0.370325 | 0.476563 | 0.579891 | 0.684321 | 0.787124 | 0.887111 | 0.984358 | 1.078941 | 0.0 | 0.144799 | 0.255769 | 0.333838 | 0.379908 | 0.394854 | 0.379530 | 0.334764 | 0.261364 | 0.160113 |
Some things that stick out from this summary are:
Mean, median values in the xn columns are increasing left to right.
Column y0 is always zero, so not very informative.
Mean, median values in the yn columns increase from y0 to y4 then decrease through y9.
Work with Subsets of Data#
A subset is specified by limiting the rows and/or columns. We have already seen how to pick out a single column, e.g. with line_data['x'].
We can also pick out specific rows (for details on why we use iloc see here):
line_data.iloc[:4]
| x | y | dy | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.392938 | 0.085409 | 0.383192 |
| 1 | -0.427721 | -0.519880 | 0.385220 |
| 2 | -0.546297 | -0.812480 | NaN |
| 3 | 0.102630 | 0.105278 | 0.385567 |
Note how the missing value in the CSV file is represented as NaN = “not a number”. This is generally how Pandas handles any data that is missing / invalid or otherwise not available (NA).
We may not want to use any rows with missing data. Select the subset of useful data with:
line_data_valid = line_data.dropna()
line_data_valid[:4]
| x | y | dy | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.392938 | 0.085409 | 0.383192 |
| 1 | -0.427721 | -0.519880 | 0.385220 |
| 3 | 0.102630 | 0.105278 | 0.385567 |
| 4 | 0.438938 | 0.582137 | 0.509960 |
You can also select rows using any logical test on its column values. For example, to select all rows with dy > 0.5 and y < 0:
xpos = line_data[(line_data['dy'] > 0.5) & (line_data['y'] < 0)]
xpos[:4]
| x | y | dy | |
|---|---|---|---|
| 13 | -0.880644 | -1.482074 | 0.698284 |
| 16 | -0.635017 | -1.192232 | 0.619905 |
| 30 | -0.815790 | -0.172324 | 0.643215 |
| 35 | -0.375478 | -1.320013 | 0.574198 |
Use describe to compare the summary statistics for rows with x < 0 and x >= 0. Do they make sense?
line_data[line_data['x'] < 0].describe()
| x | y | dy | |
|---|---|---|---|
| count | 1006.000000 | 1006.000000 | 938.000000 |
| mean | -0.507065 | -0.689012 | 0.472889 |
| std | 0.288074 | 0.498581 | 0.227474 |
| min | -0.999836 | -2.390646 | 0.159862 |
| 25% | -0.758180 | -1.005357 | 0.294420 |
| 50% | -0.511167 | -0.643512 | 0.419482 |
| 75% | -0.264287 | -0.338449 | 0.611192 |
| max | -0.000128 | 0.757903 | 1.506188 |
line_data[line_data['x'] >= 0].describe()
| x | y | dy | |
|---|---|---|---|
| count | 994.000000 | 994.000000 | 912.000000 |
| mean | 0.512162 | 0.523822 | 0.485989 |
| std | 0.287312 | 0.491520 | 0.228875 |
| min | 0.001123 | -1.154558 | 0.151793 |
| 25% | 0.266587 | 0.163363 | 0.312799 |
| 50% | 0.502736 | 0.471419 | 0.436676 |
| 75% | 0.761346 | 0.821626 | 0.607731 |
| max | 0.999289 | 2.365710 | 1.378183 |
Extend Data with New Columns#
You can easily add new columns derived from existing columns, for example:
line_data['yprediction'] = 1.2 * line_data['x'] - 0.1
The new column is only in memory, and not automatically written back to the original file.
EXERCISE: Add a new column for the “pull”, defined as:
\[ \Large
y_{\textrm{pull}} \equiv \frac{y - y_{\textrm{prediction}}}{\delta y} \; .
\]
What would you expect the mean and standard deviation (std) of this new column to be if the prediction is accuracte? What do the actual mean, std values indicate?
line_data['ypull'] = (line_data['y'] - line_data['yprediction']) / line_data['dy']
The mean should be close to zero if the prediction is unbiased. The RMS should be close to one if the prediction is unbiased and the errors are accurate. The actual values indicate that the prediction is unbiased, but the errors are overerestimated.
line_data.describe()
| x | y | dy | yprediction | ypull | |
|---|---|---|---|---|---|
| count | 2000.000000 | 2000.000000 | 1850.000000 | 2000.000000 | 1850.000000 |
| mean | -0.000509 | -0.086233 | 0.479347 | -0.100611 | 0.036367 |
| std | 0.585281 | 0.782878 | 0.228198 | 0.702338 | 0.661659 |
| min | -0.999836 | -2.390646 | 0.151793 | -1.299803 | -2.162585 |
| 25% | -0.513685 | -0.648045 | 0.302540 | -0.716422 | -0.429185 |
| 50% | -0.006021 | -0.068052 | 0.431361 | -0.107225 | 0.033875 |
| 75% | 0.501449 | 0.473741 | 0.610809 | 0.501739 | 0.484257 |
| max | 0.999289 | 2.365710 | 1.506188 | 1.099146 | 2.033837 |
Combine Data from Different Sources#
Most of the data files for this course are in data/targets pairs (for reasons that will be clear soon).
Verify that the files pong_data.hf5 and pong_targets.hf5 have the same number of rows but different column names.
wget_data('https://raw.githubusercontent.com/illinois-mlp/MachineLearningForPhysics/main/data/pong_targets.hf5')
--2026-01-21 19:45:50-- https://raw.githubusercontent.com/illinois-mlp/MachineLearningForPhysics/main/data/pong_targets.hf5
Resolving raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 185.199.111.133, 185.199.110.133, 185.199.109.133, ...
Connecting to raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|185.199.111.133|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 39192 (38K) [application/octet-stream]
Saving to: ‘./tmp_data/pong_targets.hf5’
0K .......... .......... .......... ........ 100% 4.21M=0.009s
2026-01-21 19:45:51 (4.21 MB/s) - ‘./tmp_data/pong_targets.hf5’ saved [39192/39192]
pong_data = pd.read_hdf(locate_data('pong_data.hf5'))
pong_targets = pd.read_hdf(locate_data('pong_targets.hf5'))
print('#rows: {}, {}.'.format(len(pong_data), len(pong_targets)))
assert len(pong_data) == len(pong_targets)
print('data columns: {}.'.format(pong_data.columns.values))
print('targets columns: {}.'.format(pong_targets.columns.values))
#rows: 1000, 1000.
data columns: <StringArray>
['x0', 'x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7', 'x8', 'x9', 'y0', 'y1', 'y2',
'y3', 'y4', 'y5', 'y6', 'y7', 'y8', 'y9']
Length: 20, dtype: str.
targets columns: <StringArray>
['th0', 'hit', 'grp']
Length: 3, dtype: str.
Use pd.concat to combine the (different) columns, matching row by row. Verify that your combined data has the expected number of rows and column names.
pong_both = pd.concat([pong_data, pong_targets], axis='columns')
print('#rows: {}'.format(len(pong_both)))
print('columns: {}.'.format(pong_both.columns.values))
#rows: 1000
columns: <StringArray>
[ 'x0', 'x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7', 'x8', 'x9', 'y0',
'y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5', 'y6', 'y7', 'y8', 'y9', 'th0', 'hit',
'grp']
Length: 23, dtype: str.
Prepare Data from an External Source#
Finally, here is an example of taking data from an external source and adapting it to the standard format we are using. The data is from the 2014 ATLAS Higgs Challenge which is now documented and archived here. More details about the challenge are in this writeup.
EXERCISE:
Download the compressed CSV file (~62Mb)
atlas-higgs-challenge-2014-v2.csv.gzusing the link at the bottom of this page.You can uncompress (gunzip) the file on-the-fly.
Skim the description of the columns here. The details are not important, but the main points are that:
There are two types of input “features”: 17 primary + 13 derived.
The goal is to predict the “Label” from the input features.
Examine the function defined below and determine what it does. Lookup the documentation of any functions you are unfamiliar with.
Run the function below, which should create two new files in your coursse data directory:
higgs_data.hf5: Input data with 30 columns, ~100Mb size.higgs_targets.hf5: Ouput targets with 1 column, ~8.8Mb size.
wget_data('http://opendata.cern.ch/record/328/files/atlas-higgs-challenge-2014-v2.csv.gz')
--2026-01-21 19:45:51-- http://opendata.cern.ch/record/328/files/atlas-higgs-challenge-2014-v2.csv.gz
Resolving opendata.cern.ch (opendata.cern.ch)... 137.138.6.31, 2001:1458:201:8b::100:1c8
Connecting to opendata.cern.ch (opendata.cern.ch)|137.138.6.31|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 65630848 (63M) [application/octet-stream]
Saving to: ‘./tmp_data/atlas-higgs-challenge-2014-v2.csv.gz’
0K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 201K 5m18s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 452K 3m50s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 2.70M 2m41s
150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 472K 2m34s
200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1.94M 2m10s
250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 516K 2m9s
300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 2.21M 1m54s
350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 3.26M 1m42s
400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 634K 1m42s
450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1.46M 96s
500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 2.94M 89s
550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 753K 89s
600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 5.42M 83s
650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 3.62M 78s
700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 1.71M 75s
750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 104M 70s
800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 83.4K 1m51s
850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 93.1T 1m45s
900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 139K 2m3s
950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 378K 2m5s
1000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 432K 2m6s
1050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 397K 2m7s
1100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 45.1M 2m2s
1150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 206K 2m9s
1200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 108K 2m27s
1250K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 420K 2m27s
1300K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 103K 2m44s
1350K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 394K 2m44s
1400K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 4.29M 2m39s
1450K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 430K 2m38s
1500K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 26.2M 2m33s
1550K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 155K 2m41s
1600K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 93.1T 2m36s
1650K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 41.2M 2m31s
1700K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 56.0M 2m27s
1750K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 200K 2m31s
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16200K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 525K 56s
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59350K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.82M 4s
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59450K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 2.76M 4s
59500K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 1.51M 4s
59550K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 3.59M 4s
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60150K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 1.19M 4s
60200K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 2.35M 3s
60250K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 9.56M 3s
60300K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 2.12M 3s
60350K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 9.57M 3s
60400K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 2.34M 3s
60450K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.46M 3s
60500K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 3.12M 3s
60550K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 2.52M 3s
60600K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 3.49M 3s
60650K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 2.11M 3s
60700K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 113M 3s
60750K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.95M 3s
60800K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 1.40M 3s
60850K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 6.81M 3s
60900K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 2.74M 3s
60950K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 3.03M 3s
61000K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 2.23M 3s
61050K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 17.0M 3s
61100K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 2.31M 3s
61150K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 1.39M 3s
61200K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 4.10M 3s
61250K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 2.39M 3s
61300K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 4.89M 2s
61350K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 2.25M 2s
61400K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 7.99M 2s
61450K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 3.09M 2s
61500K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 1.57M 2s
61550K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 2.87M 2s
61600K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 3.26M 2s
61650K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 2.99M 2s
61700K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 2.44M 2s
61750K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 4.07M 2s
61800K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 6.11M 2s
61850K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 1.68M 2s
61900K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 2.58M 2s
61950K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 3.11M 2s
62000K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 4.12M 2s
62050K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 1.95M 2s
62100K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 5.38M 2s
62150K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 4.03M 2s
62200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.31M 2s
62250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 1.68M 2s
62300K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.71M 2s
62350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 4.32M 2s
62400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.92M 1s
62450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 2.45M 1s
62500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 4.44M 1s
62550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 6.89M 1s
62600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.54M 1s
62650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 1.28M 1s
62700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 3.76M 1s
62750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 9.58M 1s
62800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 2.58M 1s
62850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 2.88M 1s
62900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 4.82M 1s
62950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 4.36M 1s
63000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 6.09M 1s
63050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 1.26M 1s
63100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 2.99M 1s
63150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 12.2M 1s
63200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 2.37M 1s
63250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 3.28M 1s
63300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 6.02M 1s
63350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 2.73M 1s
63400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 6.01M 1s
63450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 2.12M 1s
63500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 1.69M 0s
63550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 6.87M 0s
63600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 6.11M 0s
63650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.27M 0s
63700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.75M 0s
63750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.06M 0s
63800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 5.31M 0s
63850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 5.56M 0s
63900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 1.57M 0s
63950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 3.25M 0s
64000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 5.78M 0s
64050K .......... .......... .......... .......... .. 100% 7.44M=56s
2026-01-21 19:46:48 (1.12 MB/s) - ‘./tmp_data/atlas-higgs-challenge-2014-v2.csv.gz’ saved [65630848/65630848]
def prepare_higgs(filename='atlas-higgs-challenge-2014-v2.csv.gz'):
# Read the input file, uncompressing on the fly.
df = pd.read_csv(locate_data(filename), index_col='EventId', na_values='-999.0')
# Prepare and save the data output file.
higgs_data = df.drop(columns=['Label', 'KaggleSet', 'KaggleWeight']).astype('float32')
higgs_data.to_hdf(locate_data('higgs_data.hf5', check_exists=False), key='data', mode='w')
# Prepare and save the targets output file.
higgs_targets = df[['Label']]
higgs_targets.to_hdf(locate_data('higgs_targets.hf5', check_exists=False), key='targets', mode='w')
prepare_higgs()
Check that locate_data can find the new files:
locate_data('higgs_data.hf5')
'./tmp_data/higgs_data.hf5'
locate_data('higgs_targets.hf5')
'./tmp_data/higgs_targets.hf5'
Now you can load these data files and explore the data
higgs_data = pd.read_hdf(locate_data('higgs_data.hf5'))
higgs_data.describe()
| DER_mass_MMC | DER_mass_transverse_met_lep | DER_mass_vis | DER_pt_h | DER_deltaeta_jet_jet | DER_mass_jet_jet | DER_prodeta_jet_jet | DER_deltar_tau_lep | DER_pt_tot | DER_sum_pt | ... | PRI_met_sumet | PRI_jet_num | PRI_jet_leading_pt | PRI_jet_leading_eta | PRI_jet_leading_phi | PRI_jet_subleading_pt | PRI_jet_subleading_eta | PRI_jet_subleading_phi | PRI_jet_all_pt | Weight | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| count | 693636.000000 | 818238.000000 | 818238.000000 | 818238.000000 | 237985.000000 | 237985.000000 | 237985.000000 | 818238.000000 | 818238.000000 | 818238.000000 | ... | 818238.000000 | 818238.000000 | 490867.000000 | 490867.000000 | 490867.000000 | 237985.000000 | 237985.000000 | 237985.000000 | 818238.000000 | 818238.000000 |
| mean | 121.867699 | 49.252712 | 81.140564 | 57.849525 | 2.404626 | 372.181030 | -0.828740 | 2.373871 | 18.969618 | 158.596161 | ... | 209.908722 | 0.979923 | 84.904274 | -0.001248 | -0.018856 | 57.810287 | -0.006669 | -0.010470 | 73.205589 | 0.503144 |
| std | 56.942486 | 35.378609 | 40.582706 | 63.411938 | 1.742546 | 398.235382 | 3.583769 | 0.780875 | 21.918491 | 116.089806 | ... | 126.816689 | 0.978793 | 60.649529 | 1.779419 | 1.815363 | 32.455467 | 2.031695 | 1.816033 | 98.331757 | 0.572200 |
| min | 9.044000 | 0.000000 | 6.329000 | 0.000000 | 0.000000 | 13.602000 | -19.011999 | 0.208000 | 0.000000 | 46.103001 | ... | 13.678000 | 0.000000 | 30.000000 | -4.500000 | -3.142000 | 30.000000 | -4.500000 | -3.142000 | -0.000000 | 0.000461 |
| 25% | 91.862000 | 19.304001 | 59.414001 | 14.164250 | 0.886000 | 112.627998 | -2.626000 | 1.814000 | 2.839000 | 77.491997 | ... | 122.985001 | 0.000000 | 44.487999 | -1.337000 | -1.591000 | 37.325001 | -1.604000 | -1.589000 | 0.000000 | 0.005721 |
| 50% | 112.500999 | 46.484001 | 73.744003 | 38.470001 | 2.101000 | 226.192993 | -0.244000 | 2.492000 | 12.383000 | 120.665001 | ... | 179.882996 | 1.000000 | 65.760002 | 0.000000 | -0.044000 | 47.993000 | -0.011000 | -0.020000 | 40.506001 | 0.357223 |
| 75% | 135.576004 | 73.620003 | 92.188004 | 79.226748 | 3.691000 | 478.782013 | 0.945000 | 2.962000 | 27.634001 | 200.884495 | ... | 263.828003 | 2.000000 | 103.569504 | 1.336000 | 1.557000 | 66.695000 | 1.593000 | 1.568000 | 110.387001 | 0.733462 |
| max | 1949.260986 | 968.669006 | 1349.350952 | 2834.999023 | 8.724000 | 4974.979004 | 17.650000 | 5.751000 | 2834.999023 | 2079.162109 | ... | 2190.274902 | 3.000000 | 1163.438965 | 4.500000 | 3.142000 | 817.801025 | 4.500000 | 3.142000 | 1860.175049 | 2.386316 |
8 rows × 31 columns
higgs_targets = pd.read_hdf(locate_data('higgs_targets.hf5'))
higgs_targets.describe()
| Label | |
|---|---|
| count | 818238 |
| unique | 2 |
| top | b |
| freq | 538678 |
You can now safely remove the tmp_data directory if you like. This is an example of a shell command. Uncomment this line if you want to do this. Colab will clean this up after you end the session.
#!rm -rf ./tmp_data
Acknowledgments#
Initial version: Mark Neubauer
© Copyright 2026