Nel mondo odierno guidato dalla moda, gestire grandi set di dati è abbastanza comune e pandas è una libreria popolare in Python che fornisce strumenti di manipolazione dei dati potenti e facili da usare. Tra la grande varietà di formati di dati, Parquet è ampiamente utilizzato per la sua efficiente archiviazione a colonne e la sua sintassi leggera. Amazon S3 è un'opzione di archiviazione popolare per i tuoi file e l'integrazione con i panda può migliorare significativamente il tuo flusso di lavoro. In questo articolo, esploreremo come leggere i file Parquet da Amazon S3 utilizzando la potente libreria panda.
Per risolvere il problema della lettura dei file Parquet da S3, è necessario comprendere i componenti chiave e le librerie coinvolte. Le due librerie principali che useremo sono pandas e s3fs. Pandas gestirà l'elaborazione dei dati, mentre s3fs fornirà la connettività ad Amazon S3.
import pandas as pd import s3fs
Biblioteca dei panda
Pandas è una libreria open source che fornisce potenti strumenti di manipolazione e analisi dei dati in Python. È ampiamente utilizzato dalla comunità della scienza dei dati, grazie alla sua flessibilità e capacità di lavorare con diversi formati di dati, inclusi i file Parquet. Con i panda, puoi facilmente caricare, analizzare e manipolare i dati, consentendoti di esplorare e comprendere rapidamente i modelli e le tendenze nei tuoi dati.
Libreria S3fs
S3fs è un'interfaccia simile a un file Python per accedere senza problemi agli oggetti Amazon S3. Combina le funzionalità di Boto3 e FUSE (Filesystem in Userspace), rendendo incredibilmente facile lavorare con oggetti S3 come se fossero file locali. Tramite s3fs, puoi leggere e scrivere file da S3, elencare ed eliminare oggetti ed eseguire altre operazioni sui file direttamente con Python.
Ora che hai compreso le librerie coinvolte, passiamo alla spiegazione dettagliata della lettura dei file Parquet da S3 utilizzando panda e s3fs.
- Installa panda e s3fs – Innanzitutto, è necessario installare entrambe le librerie pandas e s3fs tramite pip:
pip install pandas s3fs
- Importa librerie – Inizia importando entrambe le librerie panda e s3fs:
import pandas as pd import s3fs
- Configura la configurazione – Imposta le tue credenziali Amazon S3 passandole direttamente a s3fs o configurando il tuo ambiente con AWS_ACCESS_KEY_ID e AWS_SECRET_ACCESS_KEY:
fs = s3fs.S3FileSystem( key='your_aws_access_key_id', secret='your_aws_secret_access_key' )
- Leggi il file Parquet da S3 – Usa panda e s3fs per leggere il tuo file Parquet:
file_path = 's3://your_bucket/path/to/your/parquet/file.parquet'
df = pd.read_parquet(file_path, storage_options={"s3": {"anon": False}})
Dopo aver eseguito questi passaggi, dovresti aver letto correttamente il tuo file Parquet da S3 e il file dataframe 'df' ora contiene i tuoi dati S3 in un formato tabulare.
In questo articolo, abbiamo visto come accedere e leggere i file Parquet da Amazon S3 utilizzando la potente libreria pandas per la manipolazione dei dati e s3fs per una connettività S3 senza interruzioni. Questi strumenti possono migliorare notevolmente i flussi di lavoro di elaborazione dei dati e consentirti di concentrarti sull'estrazione di approfondimenti e sulla comprensione delle ultime tendenze nel mondo della moda. Dall'esplorazione di varie combinazioni di stili all'analisi della storia e dell'evoluzione delle tendenze dell'abbigliamento, panda rende semplice scoprire le gemme nascoste nei tuoi dati.
