आजच्या फॅशन-चालित जगात, मोठ्या डेटा संचांशी व्यवहार करणे अगदी सामान्य आहे, आणि पांडा ही Python मधील लोकप्रिय लायब्ररी आहे जी शक्तिशाली, वापरण्यास-सुलभ डेटा हाताळणी साधने प्रदान करते. डेटा फॉरमॅट्सच्या विविध प्रकारांपैकी, पर्केटचा वापर त्याच्या कार्यक्षम स्तंभीय संचयनासाठी आणि हलक्या वजनाच्या वाक्यरचनेसाठी केला जातो. Amazon S3 हा तुमच्या फायलींसाठी एक लोकप्रिय स्टोरेज पर्याय आहे आणि तो पांडासह समाकलित केल्याने तुमच्या वर्कफ्लोमध्ये लक्षणीय सुधारणा होऊ शकते. या लेखात, आम्ही शक्तिशाली पांडा लायब्ररी वापरून Amazon S3 वरून Parquet फाइल्स कसे वाचायचे ते शोधू.
S3 वरून Parquet फाईल्स वाचण्याच्या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी, तुम्हाला त्यातील प्रमुख घटक आणि लायब्ररी समजून घेणे आवश्यक आहे. आम्ही वापरणार दोन मुख्य लायब्ररी म्हणजे pandas आणि s3fs. पांडा डेटाची प्रक्रिया हाताळतील, तर s3fs Amazon S3 ला कनेक्टिव्हिटी प्रदान करेल.
import pandas as pd import s3fs
पांडस लायब्ररी
पांड्या एक मुक्त-स्रोत लायब्ररी आहे जी Python मध्ये शक्तिशाली डेटा हाताळणी आणि विश्लेषण साधने प्रदान करते. हे डेटा सायन्स समुदायाद्वारे मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते, त्याची लवचिकता आणि Parquet फाइल्ससह विविध डेटा फॉरमॅटसह कार्य करण्याची क्षमता धन्यवाद. पांडांसह, तुम्ही सहजपणे डेटा लोड करू शकता, विश्लेषित करू शकता आणि हाताळू शकता, ज्यामुळे तुम्हाला तुमच्या डेटामधील नमुने आणि ट्रेंड द्रुतपणे एक्सप्लोर करण्यास आणि समजून घेण्यास सक्षम करते.
S3fs लायब्ररी
S3fs Amazon S3 ऑब्जेक्ट्समध्ये अखंडपणे प्रवेश करण्यासाठी पायथन फाइल सारखा इंटरफेस आहे. हे Boto3 आणि FUSE (Userspace मधील फाइलसिस्टम) ची कार्यक्षमता एकत्र करते, S3 ऑब्जेक्ट्ससह कार्य करणे आश्चर्यकारकपणे सोपे करते जणू ते स्थानिक फाइल्स आहेत. s3fs द्वारे, तुम्ही S3 वरून फाइल्स वाचू आणि लिहू शकता, ऑब्जेक्ट्सची सूची आणि हटवू शकता आणि पायथनसह इतर फाइल ऑपरेशन्स करू शकता.
आता तुम्हाला गुंतलेली लायब्ररी समजली आहे, चला pandas आणि s3fs वापरून S3 वरून Parquet फाइल्स वाचण्याचे चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण पाहू या.
- पांडा आणि s3fs स्थापित करा - प्रथम, तुम्हाला pip द्वारे दोन्ही पांडा आणि s3fs लायब्ररी स्थापित करण्याची आवश्यकता आहे:
pip install pandas s3fs
- लायब्ररी आयात करा - दोन्ही पांडा आणि s3fs लायब्ररी आयात करून प्रारंभ करा:
import pandas as pd import s3fs
- कॉन्फिगरेशन सेट करा – तुमची Amazon S3 क्रेडेन्शियल्स एकतर थेट s3fs वर देऊन किंवा AWS_ACCESS_KEY_ID आणि AWS_SECRET_ACCESS_KEY सह तुमचे वातावरण कॉन्फिगर करून सेट करा:
fs = s3fs.S3FileSystem( key='your_aws_access_key_id', secret='your_aws_secret_access_key' )
- S3 वरून Parquet फाइल वाचा - तुमची Parquet फाइल वाचण्यासाठी pandas आणि s3fs वापरा:
file_path = 's3://your_bucket/path/to/your/parquet/file.parquet'
df = pd.read_parquet(file_path, storage_options={"s3": {"anon": False}})
या चरणांची अंमलबजावणी केल्यानंतर, तुम्ही S3 वरून तुमची Parquet फाइल यशस्वीरित्या वाचली पाहिजे डेटाफ्रेम 'df' आता तुमचा S3 डेटा सारणी स्वरूपात आहे.
या लेखात, आम्ही डेटा मॅनिप्युलेशनसाठी शक्तिशाली पांडा लायब्ररी आणि अखंड S3 कनेक्टिव्हिटीसाठी s3fs वापरून Amazon S3 वरून Parquet फाइल्समध्ये प्रवेश आणि वाचन कसे करावे हे पाहिले आहे. ही साधने तुमचा डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ्लो मोठ्या प्रमाणात सुधारू शकतात आणि तुम्हाला अंतर्दृष्टी काढण्यावर आणि फॅशनच्या जगातील नवीनतम ट्रेंड समजून घेण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकतात. विविध शैली संयोजन एक्सप्लोर करण्यापासून ते कपड्यांच्या ट्रेंडच्या इतिहासाचे आणि उत्क्रांतीचे विश्लेषण करण्यापर्यंत, पांडा तुमच्या डेटामधील लपलेले रत्न उघड करणे सोपे करते.
