Чтение файлов Parquet непосредственно из Amazon S3 с помощью Pandas — распространенная задача в рабочих процессах анализа данных и машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим различные методы достижения этой цели, приведя попутно примеры кода. Используя возможности Pandas и S3, вы можете эффективно обрабатывать большие наборы данных, хранящиеся в формате Parquet, обеспечивая бесперебойную обработку и анализ данных.

Методы чтения файлов Parquet из S3:

Метод 1: использование Boto3 и Pandas

import boto3
import pandas as pd
s3 = boto3.client('s3')
# Specify the S3 bucket and file path
bucket_name = 'your-bucket-name'
file_path = 'path/to/your/file.parquet'
# Download the file to local directory
s3.download_file(bucket_name, file_path, 'local_file.parquet')
# Read the downloaded Parquet file using Pandas
df = pd.read_parquet('local_file.parquet')

Метод 2: использование s3fs и Pandas

import s3fs
import pandas as pd
# Create an s3fs.S3FileSystem object
s3 = s3fs.S3FileSystem()
# Specify the S3 bucket and file path
bucket_name = 'your-bucket-name'
file_path = 'path/to/your/file.parquet'
# Read the Parquet file directly from S3 using Pandas
df = pd.read_parquet('s3://' + bucket_name + '/' + file_path)

Метод 3. Использование Pyarrow и Pandas

import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
# Specify the S3 bucket and file path
bucket_name = 'your-bucket-name'
file_path = 'path/to/your/file.parquet'
# Read the Parquet file from S3 using pyarrow
s3_path = 's3://' + bucket_name + '/' + file_path
table = pq.read_table(s3_path)
# Convert the table to a Pandas DataFrame
df = table.to_pandas()

Метод 4. Использование awswrangler и Pandas

import awswrangler as wr
import pandas as pd
# Specify the S3 bucket and file path
bucket_name = 'your-bucket-name'
file_path = 'path/to/your/file.parquet'
# Read the Parquet file from S3 using awswrangler
df = wr.s3.read_parquet(path='s3://' + bucket_name + '/' + file_path)

В этой статье мы рассмотрели несколько способов чтения файлов Parquet из Amazon S3 с помощью Pandas. Каждый метод обеспечивает способ эффективного доступа и обработки данных Parquet, хранящихся на S3. В зависимости от ваших предпочтений и конкретных требований вы можете выбрать наиболее подходящий метод для вашего случая использования. Используя эти методы, вы можете раскрыть возможности Pandas и S3 для беспрепятственного анализа и управления большими наборами данных, хранящихся в формате Parquet.