如何将 AWS S3 上的文本文件导入 pandas 而不写入磁盘

问题描述：

我在 S3 上保存了一个文本文件，它是一个制表符分隔的表格。我想将其加载到 pandas 中，但由于我在 heroku 服务器上运行，因此无法先保存它。以下是我目前所拥有的。

import io
import boto3
import os
import pandas as pd

os.environ["AWS_ACCESS_KEY_ID"] = "xxxxxxxx"
os.environ["AWS_SECRET_ACCESS_KEY"] = "xxxxxxxx"

s3_client = boto3.client('s3')
response = s3_client.get_object(Bucket="my_bucket",Key="filename.txt")
file = response["Body"]


pd.read_csv(file, header=14, delimiter="    ", low_memory=False)

错误是

OSError: Expected file path name or file-like object, got <class 'bytes'> type

如何将响应主体转换为 Pandas 可以接受的格式？

pd.read_csv(io.StringIO(file), header=14, delimiter="    ", low_memory=False)

returns

TypeError: initial_value must be str or None, not StreamingBody

pd.read_csv(io.BytesIO(file), header=14, delimiter="    ", low_memory=False)

returns

TypeError: 'StreamingBody' does not support the buffer interface

更新-使用以下方法有效

file = response["Body"].read()

和

pd.read_csv(io.BytesIO(file), header=14, delimiter="    ", low_memory=False)

解决方案 1：

pandas使用botofor read_csv，因此您应该能够：

import boto
data = pd.read_csv('s3://bucket....csv')

如果你需要boto3，因为你在python3.4+，你可以

import boto3
import io
s3 = boto3.client('s3')
obj = s3.get_object(Bucket='bucket', Key='key')
df = pd.read_csv(io.BytesIO(obj['Body'].read()))

自0.20.1 版本 pandas使用以来s3fs，请参阅下面的答案。

解决方案 2：

现在pandas 可以处理 S3 URL 了。你可以简单地执行以下操作：

import pandas as pd
import s3fs

df = pd.read_csv('s3://bucket-name/file.csv')

s3fs如果您没有， 则需要安装。pip install s3fs

验证

如果您的 S3 存储桶是私有的并且需要身份验证，则您有两种选择：

1- 将访问凭证添加到您的~/.aws/credentials配置文件

[default]
aws_access_key_id=AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
aws_secret_access_key=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY

或者

2- 设置以下环境变量及其适当的值：

• aws_access_key_id

• aws_secret_access_key

• aws_session_token

解决方案 3：

最新的 Pandas 现已支持此功能。请参阅

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#reading-remote-files

例如。，

df = pd.read_csv('s3://pandas-test/tips.csv')

解决方案 4：

对于 Python 3.6+，Amazon 现在有一个非常好的库可以将 Pandas 与其服务一起使用，称为awswrangler。

import awswrangler as wr
import boto3


# Boto3 session
session = boto3.session.Session(aws_access_key_id='XXXX', 
                                aws_secret_access_key='XXXX')

# Awswrangler pass forward all pd.read_csv() function args
df = wr.s3.read_csv(path='s3://bucket/path/',
                    boto3_session=session,
                    skiprows=2,
                    sep=';',
                    decimal=',',
                    na_values=['--'])

要安装 awswrangler：pip install awswrangler

解决方案 5：

使用s3fs可以按如下方式完成：

import s3fs
import pandas as pd
fs = s3fs.S3FileSystem(anon=False)

# CSV
with fs.open('mybucket/path/to/object/foo.pkl') as f:
    df = pd.read_csv(f)

# Pickle
with fs.open('mybucket/path/to/object/foo.pkl') as f:
    df = pd.read_pickle(f)

解决方案 6：

由于文件可能太大，将它们全部加载到数据框中并不明智。因此，逐行读取并将其保存在数据框中。是的，我们也可以在 read_csv 中提供块大小，但我们必须维护读取的行数。

因此我想出了这个工程：

def create_file_object_for_streaming(self):
        print("creating file object for streaming")
        self.file_object = self.bucket.Object(key=self.package_s3_key)
        print("File object is: " + str(self.file_object))
        print("Object file created.")
        return self.file_object

for row in codecs.getreader(self.encoding)(self.response[u'Body']).readlines():
            row_string = StringIO(row)
            df = pd.read_csv(row_string, sep=",")

一旦工作完成，我也会删除 df。
del df

解决方案 7：

对于文本文件，您可以将以下代码与竖线分隔的文件一起使用，例如：-

import pandas as pd
import io
import boto3
s3_client = boto3.client('s3', use_ssl=False)
bucket = #
prefix = #
obj = s3_client.get_object(Bucket=bucket, Key=prefix+ filename)
df = pd.read_fwf((io.BytesIO(obj['Body'].read())) , encoding= 'unicode_escape', delimiter='|', error_bad_lines=False,header=None, dtype=str)

解决方案 8：

import s3fs
import pandas as pd
s3 = s3fs.S3FileSystem(profile='<profile_name>')
pd.read_csv(s3.open(<s3_path>))

解决方案 9：

import os
import pandas as pd
import boto3

session = boto3.Session(profile_name="test")

os.environ['AWS_ACCESS_KEY_ID'] = session.get_credentials().access_key
os.environ['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] = session.get_credentials().secret_key

这样，您就可以使用存储在 ~/.aws/credentials 中的任何配置文件（AWS 帐户）

df = pd.read_csv("s3://xxxx.csv")

解决方案 10：

一种选择是将 csv 转换为 json df.to_dict()，然后将其存储为字符串。请注意，这仅在不需要 CSV 而只想快速将数据框放入 S3 存储桶并再次检索时才有意义。

from boto.s3.connection import S3Connection
import pandas as pd
import yaml

conn = S3Connection()
mybucket = conn.get_bucket('mybucketName')
myKey = mybucket.get_key("myKeyName")

myKey.set_contents_from_string(str(df.to_dict()))

这会将 df 转换为 dict 字符串，然后将其作为 json 保存在 S3 中。您稍后可以以相同的 json 格式读取它：

df = pd.DataFrame(yaml.load(myKey.get_contents_as_string()))

其他解决方案也不错，但这个更简单一些。Yaml 可能不是必需的，但您需要一些东西来解析 json 字符串。如果 S3 文件不一定需要是 CSV，这可以快速修复。