In de door mode gedreven wereld van vandaag is het heel gebruikelijk om met grote datasets om te gaan, en panda's is een populaire bibliotheek in Python die krachtige, gebruiksvriendelijke tools voor gegevensmanipulatie biedt. Van de grote verscheidenheid aan gegevensindelingen wordt Parquet veel gebruikt vanwege zijn efficiënte kolomopslag en lichtgewicht syntaxis. Amazon S3 is een populaire opslagoptie voor uw bestanden en integratie met panda's kan uw workflow aanzienlijk verbeteren. In dit artikel zullen we onderzoeken hoe u Parquet-bestanden van Amazon S3 kunt lezen met behulp van de krachtige panda's-bibliotheek.
Om het probleem van het lezen van Parquet-bestanden uit S3 op te lossen, moet u de belangrijkste componenten en bibliotheken begrijpen. De twee belangrijkste bibliotheken die we zullen gebruiken zijn panda's en s3fs. Panda's zorgen voor de verwerking van de gegevens, terwijl s3fs zorgt voor de connectiviteit met Amazon S3.
import pandas as pd import s3fs
Panda's Bibliotheek
Pandas is een open-sourcebibliotheek die krachtige hulpmiddelen voor gegevensmanipulatie en -analyse biedt in Python. Het wordt veel gebruikt door de datawetenschapsgemeenschap, dankzij de flexibiliteit en het vermogen om met verschillende gegevensindelingen te werken, waaronder Parquet-bestanden. Met panda's kunt u eenvoudig gegevens laden, analyseren en manipuleren, zodat u snel de patronen en trends in uw gegevens kunt verkennen en begrijpen.
S3fs-bibliotheek
S3fs is een Python-bestandsachtige interface voor naadloze toegang tot Amazon S3-objecten. Het combineert de functionaliteit van Boto3 en FUSE (Filesystem in Userspace), waardoor het ongelooflijk eenvoudig is om met S3-objecten te werken alsof het lokale bestanden zijn. Via s3fs kunt u bestanden van S3 lezen en schrijven, objecten weergeven en verwijderen en andere bestandsbewerkingen rechtstreeks met Python uitvoeren.
Nu u de betrokken bibliotheken begrijpt, gaan we door de stapsgewijze uitleg van het lezen van Parquet-bestanden van S3 met panda's en s3fs.
- Installeer panda's en s3fs - Eerst moet u zowel panda's als s3fs-bibliotheken installeren via pip:
pip install pandas s3fs
- Bibliotheken importeren - Begin met het importeren van zowel panda's als s3fs-bibliotheken:
import pandas as pd import s3fs
- Configuratie instellen - Stel uw Amazon S3-inloggegevens in door ze rechtstreeks door te geven aan s3fs of door uw omgeving te configureren met AWS_ACCESS_KEY_ID en AWS_SECRET_ACCESS_KEY:
fs = s3fs.S3FileSystem( key='your_aws_access_key_id', secret='your_aws_secret_access_key' )
- Lees Parquet-bestand van S3 - Gebruik panda's en s3fs om uw Parquet-bestand te lezen:
file_path = 's3://your_bucket/path/to/your/parquet/file.parquet'
df = pd.read_parquet(file_path, storage_options={"s3": {"anon": False}})
Na het uitvoeren van deze stappen zou u met succes uw Parquet-bestand van S3 moeten hebben gelezen, en de dataframe 'df' bevat nu uw S3-gegevens in tabelvorm.
In dit artikel hebben we gezien hoe u Parquet-bestanden van Amazon S3 kunt openen en lezen met behulp van de krachtige panda's-bibliotheek voor gegevensmanipulatie en s3fs voor naadloze S3-connectiviteit. Deze tools kunnen uw workflows voor gegevensverwerking aanzienlijk verbeteren en stellen u in staat om u te concentreren op het extraheren van inzichten en het begrijpen van de nieuwste trends in de modewereld. Van het verkennen van verschillende stijlcombinaties tot het analyseren van de geschiedenis en evolutie van kledingtrends, panda's maken het eenvoudig om de verborgen juweeltjes in uw gegevens te ontdekken.
