我试图在Amazon Lambda实例上安装和运行pandas。我已经使用recommended zip method打包我的代码文件model_a.py和相关的python库（pip install pandas -t /path/to/dir/）并将zip上传到Lambda。当我尝试运行测试时，这是我收到的错误消息：
无法导入模块＆＃39; model_a＆＃39;：C扩展名： /var/task/pandas/hashtable.so：未定义的符号：PyFPE_jbuf未构建。 如果要从源目录导入pandas，则可能需要 运行＆＃39; python setup.py build_ext --inplace＆＃39;构建C扩展 第一
看起来像pandas安装程序附带的hashtable.so中定义的变量中的错误。谷歌搜索没有发现任何相关的文章。在numpy安装中有一些失败但没有具体的参考。非常感谢您排除故障的任何帮助！感谢。
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以前，我已经在lambda上成功运行了pandas代码。如果您的开发环境与lambda环境不是 binary-compatible ，则您将无法简单运行pip install pandas -t /some/dir并将其打包为lambda .zip文件。即使您在Linux上进行开发，也可能会遇到compatability issues。
那么，如何解决这个问题？该解决方案实际上非常简单：在lambda容器上运行pip install，并使用它下载/构建的pandas模块。完成此操作后，我有了一个构建脚本，它将在本地系统（docker中的AWS Lambda容器的克隆）上启动lambci/lambda容器的实例，并将本地build文件夹绑定到/build并运行pip install pandas -t /build/。完成后，杀死该容器，然后在本地pandas文件夹中拥有兼容lambda的build模块，可以将其与其他代码一起压缩并发送到AWS。
您可以通过使用requirements.txt文件对任意一组python模块进行此操作，甚至可以通过首先在lambci上创建虚拟环境对任意版本的python进行此操作容器。几年来我不需要这样做，所以也许现在有了更好的工具，但是这种方法至少应该可以起作用。
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我建议您使用Lambda图层来使用其他库。 lambda函数包的大小是有限的，但是可以使用多达250MB的层（更多here）。
AWS开放了一个很好的软件包，包括Pandas，用于处理Lambdas中的数据。 AWS还对其进行了打包，以方便使用Lambda层。您可以找到说明here。
答案 2 :(得分：-1)
在AWS Lambda中，您只能使用纯python库。