આજના ફેશન-સંચાલિત વિશ્વમાં, મોટા ડેટા સેટ્સ સાથે વ્યવહાર કરવો એકદમ સામાન્ય છે, અને પાંડા એ પાયથોનમાં એક લોકપ્રિય પુસ્તકાલય છે જે શક્તિશાળી, ઉપયોગમાં સરળ ડેટા મેનીપ્યુલેશન ટૂલ્સ પ્રદાન કરે છે. ડેટા ફોર્મેટની મહાન વિવિધતાઓમાં, Parquet તેના કાર્યક્ષમ સ્તંભાકાર સંગ્રહ અને હળવા સિન્ટેક્સ માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે. Amazon S3 તમારી ફાઇલો માટે એક લોકપ્રિય સ્ટોરેજ વિકલ્પ છે, અને તેને પાંડા સાથે એકીકૃત કરવાથી તમારા વર્કફ્લોમાં નોંધપાત્ર સુધારો થઈ શકે છે. આ લેખમાં, અમે શક્તિશાળી પાંડા લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરીને એમેઝોન S3 માંથી Parquet ફાઇલો કેવી રીતે વાંચવી તે શોધીશું.
S3 માંથી Parquet ફાઇલો વાંચવાની સમસ્યાને ઉકેલવા માટે, તમારે મુખ્ય ઘટકો અને પુસ્તકાલયોને સમજવાની જરૂર છે. અમે જે બે મુખ્ય પુસ્તકાલયોનો ઉપયોગ કરીશું તે છે pandas અને s3fs. Pandas ડેટાની પ્રક્રિયાને સંભાળશે, જ્યારે s3fs એમેઝોન S3 ને કનેક્ટિવિટી પ્રદાન કરશે.
import pandas as pd import s3fs
પાંડા પુસ્તકાલય
પાંડા એક ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરી છે જે પાયથોનમાં શક્તિશાળી ડેટા મેનીપ્યુલેશન અને વિશ્લેષણ સાધનો પ્રદાન કરે છે. ડેટા સાયન્સ સમુદાય દ્વારા તેનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે, તેની લવચીકતા અને Parquet ફાઇલો સહિત વિવિધ ડેટા ફોર્મેટ સાથે કામ કરવાની ક્ષમતાને કારણે આભાર. પાંડા સાથે, તમે સરળતાથી ડેટા લોડ, વિશ્લેષણ અને હેરફેર કરી શકો છો, જેનાથી તમે તમારા ડેટામાં પેટર્ન અને વલણોને ઝડપથી અન્વેષણ કરી શકો છો અને સમજી શકો છો.
S3fs લાઇબ્રેરી
S3fs એમેઝોન એસ3 ઑબ્જેક્ટ્સને એકીકૃત રીતે ઍક્સેસ કરવા માટે પાયથોન ફાઇલ જેવું ઇન્ટરફેસ છે. તે Boto3 અને FUSE (યુઝરસ્પેસમાં ફાઇલસિસ્ટમ) ની કાર્યક્ષમતાને સંયોજિત કરે છે, તેને S3 ઑબ્જેક્ટ્સ સાથે કામ કરવાનું અતિ સરળ બનાવે છે જાણે કે તે સ્થાનિક ફાઇલો હોય. s3fs દ્વારા, તમે S3 માંથી ફાઇલો વાંચી અને લખી શકો છો, ઑબ્જેક્ટ્સને સૂચિબદ્ધ કરી શકો છો અને કાઢી શકો છો અને Python સાથે સીધા જ અન્ય ફાઇલ ઑપરેશન કરી શકો છો.
હવે તમે તેમાં સામેલ લાઇબ્રેરીઓને સમજો છો, ચાલો પાન્ડા અને s3fs નો ઉપયોગ કરીને S3 માંથી Parquet ફાઇલો વાંચવાની પગલું-દર-પગલાની સમજૂતી પર જઈએ.
- પાંડા અને s3fs ઇન્સ્ટોલ કરો - પ્રથમ, તમારે pip દ્વારા બંને પાંડા અને s3fs લાઇબ્રેરીઓ ઇન્સ્ટોલ કરવાની જરૂર છે:
pip install pandas s3fs
- પુસ્તકાલયો આયાત કરો - બંને પાંડા અને s3fs પુસ્તકાલયો આયાત કરીને પ્રારંભ કરો:
import pandas as pd import s3fs
- રૂપરેખાંકન સેટ કરો - તમારા એમેઝોન S3 ઓળખપત્રોને કાં તો સીધા s3fs પર પસાર કરીને અથવા તમારા પર્યાવરણને AWS_ACCESS_KEY_ID અને AWS_SECRET_ACCESS_KEY સાથે ગોઠવીને સેટ કરો:
fs = s3fs.S3FileSystem( key='your_aws_access_key_id', secret='your_aws_secret_access_key' )
- S3 માંથી Parquet ફાઇલ વાંચો - તમારી Parquet ફાઇલ વાંચવા માટે pandas અને s3fs નો ઉપયોગ કરો:
file_path = 's3://your_bucket/path/to/your/parquet/file.parquet'
df = pd.read_parquet(file_path, storage_options={"s3": {"anon": False}})
આ પગલાંઓ એક્ઝિક્યુટ કર્યા પછી, તમારે S3 માંથી તમારી Parquet ફાઇલ સફળતાપૂર્વક વાંચવી જોઈએ, ડેટાફ્રેમ 'ડીએફ' હવે ટેબ્યુલર ફોર્મેટમાં તમારો S3 ડેટા સમાવે છે.
આ લેખમાં, અમે ડેટા મેનીપ્યુલેશન માટે પાવરફુલ પાન્ડાસ લાઇબ્રેરી અને સીમલેસ S3 કનેક્ટિવિટી માટે s3fs નો ઉપયોગ કરીને Amazon S3 માંથી Parquet ફાઇલોને કેવી રીતે ઍક્સેસ કરવી અને વાંચવી તે જોયું છે. આ સાધનો તમારા ડેટા પ્રોસેસિંગ વર્કફ્લોને મોટા પ્રમાણમાં સુધારી શકે છે અને તમને આંતરદૃષ્ટિ કાઢવા અને ફેશનની દુનિયામાં નવીનતમ વલણોને સમજવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. કપડાંના વલણોના ઇતિહાસ અને ઉત્ક્રાંતિનું પૃથ્થકરણ કરવા સુધીના વિવિધ શૈલી સંયોજનોની શોધખોળથી, પાંડા તમારા ડેટામાં છુપાયેલા રત્નોને ઉજાગર કરવાનું સરળ બનાવે છે.
