Uproot 如何在“根除”中使用懒散数组？

我试图从本期的文件中读取“hits”和“trks”数据作为多索引数据帧

通过以锯齿数组的形式打开树的内容，我成功地获取了数据帧中所有事件的数据。现在我想在多索引数据帧中读取“hits”和“trk”。但我不确定我是否理解tree.pandas.df（“点击”）和tree.pandas.df（“trks”）为什么不为我工作

第1期点击： 以下是我的做法：

tree = uproot.open(my_file)['E']
tree.pandas.df("hits.*")

这将为断言提供一个空的断言错误

AssertionError:

但当我尝试例如：

tree.pandas.df("hits.trig")

我确实得到了一个多索引数据框，其中一列包含从树[“hits.trig”]读取的数据

第2期轨道： 注：第1版同样适用于“TRK”。然而，我能够以锯齿状数组的形式访问命中数据，而对于“trk”，在某些特定情况下是不可能的。以下是我如何处理这些案例：

tree["trks.rec_stages"].interpretation

输出为： asjagged（asdtype（'>i4'），10）

然后：

我得到以下错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (15713) into shape (15711)

我总是使用tree.array（）得到上面的错误（'trks.rec_stages'、'trks.error_matrix'、'trks.fitinfo'）

但当我尝试这个：

lazy_rec_stages = tree.lazyarray("trks.rec_stages")

我的数据如下所示：

<ChunkedArray [[1 3 5 ... 1 1 1] [1 3 5 ... 1 1 1] [1 3 5 ... 1 1 1] ... [1 3 5 ... 1 1 1] [1 3 5 ... 1 1 1] [1 3 5 ... 1 1 1]] at 0x7f4dabe12450>

因此，我们可以预期：

tree.lazyarray("trks.rec_stages")[0][0]
Output: "1 2 3 5 4" 
tree.lazyarray("trks.lik")[0][0] 
Output: 10

但我不确定情况是否如此，以下是我得到的：

tree.lazyarray("trks.rec_stages")[0][0]
Output: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

这使得很难将哪个rec_阶段与哪个TRK相关联。你能告诉我我做错了什么吗

附言：我想我使用的是最新版本的根除

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感谢您的时间和考虑。

这看起来有两个（不同的）GitHub问题。Stackoverflow代表“我如何使用它？”问题。感谢您的快速回复。我创造了问题和问题

tree.lazyarray("trks.rec_stages")[0][0]
Output: "1 2 3 5 4" 
tree.lazyarray("trks.lik")[0][0] 
Output: 10

tree.lazyarray("trks.rec_stages")[0][0]
Output: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]