在pandas中访问s3上存储的HDF文件
在pandas中访问S3上存储的HDF文件，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保你已经安装了pandas和boto3库。可以使用以下命令安装它们：
pip install pandas
pip install boto3- 导入所需的库：
import pandas as pd
import boto3- 创建一个S3客户端对象：
s3 = boto3.client('s3')- 使用
get_object()方法从S3存储桶中获取HDF文件的对象：
bucket_name = 'your_bucket_name'
key = 'path_to_your_hdf_file.h5'
response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=key)- 将获取到的对象读取为DataFrame：
df = pd.read_hdf(response['Body'], key='your_hdf_key')这里的your_hdf_key是HDF文件中数据集的键。
完整的代码示例：
import pandas as pd
import boto3
s3 = boto3.client('s3')
bucket_name = 'your_bucket_name'
key = 'path_to_your_hdf_file.h5'
response = s3.get_object(Bucket=bucket_name, Key=key)
df = pd.read_hdf(response['Body'], key='your_hdf_key')这样，你就可以使用pandas访问S3上存储的HDF文件了。请确保替换your_bucket_name、path_to_your_hdf_file.h5和your_hdf_key为实际的值。
相关·内容
1回答
我将转储为HDF格式的pandas数据帧存储在S3上。由于无法将文件指针、URL、s3 URL或StringIO对象传递给read_hdf，我几乎被卡住了。如果我理解正确的话，这个文件必须存在于文件系统中。它看起来是为CSV实现的，但不是为HDF实现的。有没有更好的方法打开这些<em
浏览 5提问于2016-09-07得票数 9
我试图弄清楚如何在本地和S3上存储中间的Kedro管道对象。特别是，假设我在S3上有一个数据集： type: kedro.extras.datasets.pandas.HDFDataSet
filepath: "s3://my_bucket/data/04_feature/my_big_dataset.hdf
浏览 5提问于2020-08-09得票数 2
回答已采纳
由于某些原因，当我尝试使用pandas.read_hdf()方法从S3读取hdf文件时，当我放置一个s3 url时得到一个FileNotFoundError。这个文件确实存在，我尝试过在同一个s3目录中对csv文件使用pandas.read_csv()方法，而且效果很好。还有什么我需要做的吗？代码如下： import boto3impor
浏览 45提问于2019-12-18得票数 2
1回答
如果将S3路径(任何以s3://开头的内容)传递给pandas的to_csv方法，它会将数据帧直接保存到S3。这不适用于to_hdf。我是必须使用boto3才能在S3上保存文件，还是可以直接使用Pandas来完成？
浏览 0提问于2019-09-24得票数 1
1回答
我尝试使用pandas提供的内置方法"pd.read_hdf()“从谷歌云存储中读取hdf文件列表，其中文件名类似于("client1.h")。在深入搜索了不同的论坛和网站后，我意识到许多人都遇到了同样的问题，但没有提供解决方案。我使用的代码如下： from google.cloud.storage import blob, bucket
import
浏览 52提问于2021-05-09得票数 0
我正在尝试从存储在Dropbox中的拼花文件中流数据(但它可能在其他地方，S3、gdrive等…)。在Pandas中阅读，同时缓存它。为此，我尝试使用from fsspec.implementations.arrow import ArrowFSWrapper
from fsspec.implementations.cachedimport CachingFile
浏览 26提问于2022-10-27得票数 1
回答已采纳
我正在通过SSH (Putty)访问一台远程机器。数据集存储在该计算机上的一个目录中，我需要在本地计算机上使用Python使用pandas读取该数据集。我正在尝试使用dataframe=pandas.read_hdf(path, key="data")，但我不知道在本地Python代码中指定哪个路径指向存储在远程机器上的数据集，因为它不是本地<
浏览 5提问于2019-04-22得票数 0
我正在尝试使用以下代码将位于亚马逊网络服务S3存储桶中的CSV文件作为pandas数据帧读取到内存中：import boto
为了提供完整的访问
浏览 1提问于2015-06-13得票数 18
1回答
我想使用存储在亚马逊网络服务S3中的HDF5文件。我最初的想法是构建一个Lambda函数，它可以拉取该文件，将数据附加到表中，然后使用python将文件上传回S3。有没有一种方法可以让HDF5驱动进入执行环境？或者这是否意味着HDF5在AWS Lambda空间中根本不可用？
浏览 15提问于2016-09-23得票数 4
回答已采纳
是否有类似如下的pyTables方法： keys = store.keys() store.remove(rem_key)
实际上，我试图访问HDF5存储的密钥列表，找到不再需要的密钥(在本例中是min()，如果存储的</em
浏览 0提问于2015-11-03得票数 9
我正在读取csv示例文件并将其存储在.h5数据库中。.('test.h5','key1',format='table',data_columns=['User_ID','Year'])
我使用HDFStore和read_hdf在.h5文件中存储的列中获得了不同的结果只有'U
浏览 11提问于2015-01-11得票数 6
回答已采纳
我现在正在学习Spark，它似乎是Pandas Dataframe的大数据解决方案，但是我有一个让我不确定的问题。
目前，我使用HDF5存储比内存更大的Pandas数据文件。HDF5是一个很好的工具，它可以让我在熊猫的数据上分块。因此，当我需要对大型Pandas数据进行处理时，我将以块的形式进行处理。但Pandas</e
浏览 0提问于2015-10-29得票数 5
回答已采纳
这意味着将数据序列化并以列表的形式存储。在这种情况下，可能会损失精度。另一种方法是将其转换为pandas DataFrame，并将其保存到hdf：df=pd.DataFrame(d) $h5ls test.h5
浏览 3提问于2018-06-21得票数 1
简短问题我必须处理大型数据文件，并且我可以指定数据文件的输出格式。
我打算使用Pandas来处理数据，并且我想设置最佳格式，使其性能最大化。这可能适用于最大1 GB的文件，但大于1 GB的文件？这可能很难，
浏览 0提问于2013-03-29得票数 6
回答已采纳
1回答
我有一堆hdf5文件，我想把其中的一些数据转换成拼花文件。不过，我很难把它们读成熊猫/皮亚罗。我认为这与最初创建文件的方式有关。
如果我使用h5py打开文件，数据看起来与我所期望的完全一样。它看起来文件是空的。所期望的一个非常特殊的层次结构有关，这与实际的hdf5文件的结构不同。将任意的</e
浏览 75提问于2022-03-07得票数 1
2回答
将大型csv转换为hdf5
、、、、
我有一个100M的csv文件(实际上是许多独立的csv文件)，总共84 csv。我需要将其转换为具有单个浮点数据集的HDF5文件。我在测试中使用了h5py，没有任何问题，但现在我无法在不耗尽内存的情况下完成最终的数据集。
如何在不将整个数据集存储在内存中的情况下写入HDF5？我期望这里有实际的
浏览 232提问于2014-11-29得票数 30
回答已采纳
我是python的新手。我有一个很大的数组a，它的维数是(43200, 4000)，我需要保存它，因为我需要它用于将来的处理。当我尝试用np.savetxt保存它时，txt文件太大，我的程序运行到内存错误，因为我需要处理5个相同大小的文件。有没有办法节省大量的数组，使其占用更少的内存？
谢谢。
浏览 4提问于2013-09-11得票数 10
回答已采纳
1回答
我已经通过pandas和pandas.HDFStore()将大约800 GB的巨大数据帧存储到HDF5中。import pandas as pddf = pd.Dataframe() # imagine the data being munged有没有一种简单的方法可以将这些数据解析到Parquet中？或者Impala允许您直接使用HDF</
浏览 15提问于2017-01-06得票数 0
1回答
我有几个.h5文件，其中包含用.to_hdf方法创建的Pandas DataFrames。我的问题很简单:是否可以在不加载所有数据的情况下检索存储在DataFrame文件中的.h5的维度？动机:存储在这些DataFrames文件中的HDF5相当大(高达几Gb)，加载所有数据只
浏览 6提问于2017-10-09得票数 2
回答已采纳
我想将数据存储在HDFS文件中，但是将新数据添加到该文件会导致索引重复。我可以知道怎样才能避免它吗？In [35]: hdf = pd.HDFStore('temp.h5')Out[36]: True
Out[37]:File path:
浏览 10提问于2015-11-28得票数 3
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
