Rešeno: pande berejo parket iz s3

V današnjem modno usmerjenem svetu je obravnava velikih naborov podatkov precej pogosta in pandas je priljubljena knjižnica v Pythonu, ki ponuja zmogljiva orodja za obdelavo podatkov, enostavna za uporabo. Med veliko različnimi formati podatkov se Parquet pogosto uporablja zaradi učinkovitega stolpičnega shranjevanja in lahke sintakse. Amazon S3 je priljubljena možnost shranjevanja vaših datotek in njegova integracija s pandami lahko bistveno izboljša vaš potek dela. V tem članku bomo raziskali, kako brati datoteke Parquet iz Amazona S3 z uporabo zmogljive knjižnice pandas.

Če želite rešiti težavo z branjem datotek Parquet iz S3, morate razumeti vključene ključne komponente in knjižnice. Dve glavni knjižnici, ki ju bomo uporabljali, sta pandas in s3fs. Panda bo poskrbela za obdelavo podatkov, medtem ko bo s3fs zagotavljal povezljivost z Amazon S3.

import pandas as pd
import s3fs

Pandas knjižnica

pand je odprtokodna knjižnica, ki ponuja zmogljiva orodja za obdelavo in analizo podatkov v Pythonu. Zaradi svoje prilagodljivosti in zmožnosti dela z različnimi formati podatkov, vključno z datotekami Parquet, ga pogosto uporablja skupnost znanosti o podatkih. S pandami lahko enostavno nalagate, analizirate in manipulirate s podatki, kar vam omogoča hitro raziskovanje in razumevanje vzorcev in trendov v vaših podatkih.

Knjižnica S3fs

S3fs je vmesnik, podoben datoteki Python, za nemoten dostop do predmetov Amazon S3. Združuje funkcionalnost Boto3 in FUSE (datotečni sistem v uporabniškem prostoru), zaradi česar je delo s predmeti S3 neverjetno enostavno, kot da bi šlo za lokalne datoteke. Prek s3fs lahko berete in pišete datoteke iz S3, navajate in brišete predmete ter izvajate druge operacije datotek neposredno s Pythonom.

Zdaj, ko razumete vključene knjižnice, pojdimo skozi razlago po korakih branja datotek Parquet iz S3 z uporabo pand in s3fs.

1. Namestite pande in s3fs – Najprej morate namestiti knjižnici pandas in s3fs prek pipa:

pip install pandas s3fs

2. Uvozi knjižnice – Začnite z uvozom knjižnic pandas in s3fs:

import pandas as pd
import s3fs

3. Nastavite konfiguracijo – Nastavite svoje poverilnice za Amazon S3 tako, da jih posredujete neposredno s3fs ali konfigurirate svoje okolje z AWS_ACCESS_KEY_ID in AWS_SECRET_ACCESS_KEY:

fs = s3fs.S3FileSystem(
  key='your_aws_access_key_id',
  secret='your_aws_secret_access_key'
)

4. Preberite datoteko Parket iz S3 – Uporabite pande in s3fs za branje vaše datoteke Parquet:

file_path = 's3://your_bucket/path/to/your/parquet/file.parquet'
df = pd.read_parquet(file_path, storage_options={"s3": {"anon": False}})

Po izvedbi teh korakov bi morali uspešno prebrati datoteko Parquet iz S3 in datoteko podatkovni okvir 'df' zdaj vsebuje vaše podatke S3 v obliki tabele.

V tem članku smo videli, kako dostopati in brati datoteke Parquet iz Amazon S3 z uporabo zmogljive knjižnice pandas za manipulacijo podatkov in s3fs za brezhibno povezljivost S3. Ta orodja lahko močno izboljšajo vaše poteke obdelave podatkov in vam omogočijo, da se osredotočite na pridobivanje vpogledov in razumevanje najnovejših trendov v svetu mode. Od raziskovanja različnih slogovnih kombinacij do analiziranja zgodovine in razvoja oblačilnih trendov, pandas olajša odkrivanje skritih draguljev v vaših podatkih.