已解决：熊猫从 s3 读取镶木地板

在当今时尚驱动的世界中，处理大型数据集非常普遍，而 pandas 是 Python 中一个流行的库，它提供了强大、易于使用的数据操作工具。 在种类繁多的数据格式中，Parquet 以其高效的列式存储和轻量级的语法而被广泛使用。 Amazon S3 是一种流行的文件存储选项，将其与 pandas 集成可以显着改善您的工作流程。 在本文中，我们将探索如何使用强大的 pandas 库从 Amazon S3 读取 Parquet 文件。

要解决从 S3 读取 Parquet 文件的问题，需要了解涉及到的关键组件和库。 我们将使用的两个主要库是 pandas 和 s3fs。 Pandas 将处理数据，而 s3fs 将提供与 Amazon S3 的连接。

import pandas as pd
import s3fs

熊猫图书馆

熊猫 是一个开源库，在 Python 中提供强大的数据操作和分析工具。 由于其灵活性和处理不同数据格式（包括 Parquet 文件）的能力，它被数据科学界广泛使用。 使用 pandas，您可以轻松地加载、分析和操作数据，使您能够快速探索和理解数据中的模式和趋势。

S3fs 库

S3FS 是一个类似 Python 文件的接口，用于无缝访问 Amazon S3 对象。 它结合了 Boto3 和 FUSE（用户空间中的文件系统）的功能，使得处理 S3 对象变得异常容易，就好像它们是本地文件一样。 通过s3fs，您可以直接使用Python从S3读写文件，列出和删除对象，以及执行其他文件操作。

现在您了解了所涉及的库，让我们逐步解释使用 pandas 和 s3fs 从 S3 读取 Parquet 文件。

  1. 安装 pandas 和 s3fs – 首先，您需要通过 pip 安装 pandas 和 s3fs 库：
pip install pandas s3fs
  1. 导入库 – 首先导入 pandas 和 s3fs 库：
import pandas as pd
import s3fs
  1. 设置配置 – 通过将它们直接传递给 s3fs 或使用 AWS_ACCESS_KEY_ID 和 AWS_SECRET_ACCESS_KEY 配置您的环境来设置您的 Amazon S3 凭证：
fs = s3fs.S3FileSystem(
  key='your_aws_access_key_id',
  secret='your_aws_secret_access_key'
)
  1. 从 S3 读取 Parquet 文件 – 使用 pandas 和 s3fs 读取您的 Parquet 文件：
file_path = 's3://your_bucket/path/to/your/parquet/file.parquet'
df = pd.read_parquet(file_path, storage_options={"s3": {"anon": False}})

执行这些步骤后，您应该已经成功地从 S3 读取了 Parquet 文件，并且 数据框'df' 现在以表格格式包含您的 S3 数据。

在本文中，我们了解了如何使用强大的 pandas 库进行数据操作和使用 s3fs 实现无缝 S3 连接，从 Amazon S3 访问和读取 Parquet 文件。 这些工具可以极大地改善您的数据处理工作流程，让您专注于提取见解和了解时尚界的最新趋势。 从探索各种风格组合到分析服装趋势的历史和演变，pandas 可让您轻松发现数据中隐藏的宝藏。

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