Sa mundong hinihimok ng fashion ngayon, ang pakikitungo sa malalaking set ng data ay medyo karaniwan, at ang mga pandas ay isang sikat na library sa Python na nagbibigay ng makapangyarihan, madaling gamitin na mga tool sa pagmamanipula ng data. Kabilang sa napakaraming iba't ibang mga format ng data, ang Parquet ay malawakang ginagamit para sa mahusay nitong columnar storage at magaan na syntax. Ang Amazon S3 ay isang sikat na opsyon sa storage para sa iyong mga file, at ang pagsasama nito sa mga panda ay maaaring makabuluhang mapabuti ang iyong daloy ng trabaho. Sa artikulong ito, tuklasin natin kung paano basahin ang mga Parquet file mula sa Amazon S3 gamit ang malakas na library ng pandas.
Upang malutas ang problema sa pagbabasa ng mga Parquet file mula sa S3, kailangan mong maunawaan ang mga pangunahing bahagi at mga aklatan na kasangkot. Ang dalawang pangunahing aklatan na gagamitin namin ay pandas at s3fs. Hahawakan ng mga Panda ang pagproseso ng data, habang ang s3fs ay magbibigay ng koneksyon sa Amazon S3.
import pandas as pd import s3fs
Pandas Library
Pandas ay isang open-source na library na nagbibigay ng malakas na pagmamanipula ng data at mga tool sa pagsusuri sa Python. Ito ay malawakang ginagamit ng komunidad ng data science, salamat sa kakayahang umangkop at kakayahang magtrabaho sa iba't ibang mga format ng data, kabilang ang mga Parquet file. Sa mga panda, madali mong mai-load, masuri, at mamanipula ang data, na nagbibigay-daan sa iyong mabilis na ma-explore at maunawaan ang mga pattern at trend sa iyong data.
S3fs Library
S3fs ay isang Python file-like interface para sa walang putol na pag-access sa mga bagay sa Amazon S3. Pinagsasama nito ang pag-andar ng Boto3 at FUSE (Filesystem sa Userspace), na ginagawang hindi kapani-paniwalang madaling magtrabaho sa mga bagay na S3 na parang mga lokal na file. Sa pamamagitan ng s3fs, maaari kang magbasa at magsulat ng mga file mula sa S3, maglista at magtanggal ng mga bagay, at magsagawa ng iba pang mga operasyon ng file nang direkta gamit ang Python.
Ngayong nauunawaan mo na ang mga aklatang kasangkot, dumaan tayo sa sunud-sunod na paliwanag ng pagbabasa ng mga Parquet file mula sa S3 gamit ang mga pandas at s3fs.
- Mag-install ng mga panda at s3fs – Una, kailangan mong i-install ang parehong mga pandas at s3fs library sa pamamagitan ng pip:
pip install pandas s3fs
- Mag-import ng mga aklatan – Magsimula sa pamamagitan ng pag-import ng parehong pandas at s3fs library:
import pandas as pd import s3fs
- I-set up ang configuration – I-set up ang iyong mga kredensyal sa Amazon S3 sa pamamagitan ng alinman sa pagpasa sa mga ito nang direkta sa s3fs o pag-configure ng iyong kapaligiran gamit ang AWS_ACCESS_KEY_ID at AWS_SECRET_ACCESS_KEY:
fs = s3fs.S3FileSystem( key='your_aws_access_key_id', secret='your_aws_secret_access_key' )
- Basahin ang Parquet file mula sa S3 – Gumamit ng mga pandas at s3fs para basahin ang iyong Parquet file:
file_path = 's3://your_bucket/path/to/your/parquet/file.parquet'
df = pd.read_parquet(file_path, storage_options={"s3": {"anon": False}})
Pagkatapos isagawa ang mga hakbang na ito, dapat ay matagumpay mong nabasa ang iyong Parquet file mula sa S3, at ang dataframe 'df' ngayon ay naglalaman ng iyong S3 data sa isang tabular na format.
Sa artikulong ito, nakita namin kung paano i-access at basahin ang mga Parquet file mula sa Amazon S3 gamit ang makapangyarihang pandas library para sa pagmamanipula ng data at s3fs para sa tuluy-tuloy na koneksyon sa S3. Ang mga tool na ito ay lubos na makakapagpahusay sa iyong mga daloy ng trabaho sa pagpoproseso ng data at magbibigay-daan sa iyong tumuon sa pagkuha ng mga insight at pag-unawa sa mga pinakabagong trend sa mundo ng fashion. Mula sa paggalugad ng iba't ibang kumbinasyon ng istilo hanggang sa pagsusuri sa kasaysayan at ebolusyon ng mga uso sa pananamit, ginagawang simple ng mga panda ang pagtuklas ng mga nakatagong hiyas sa iyong data.
