Question

我需要使用python中的boto3从S3存储桶中读取多个csv文件，最后将这些文件合并到熊猫中的单个数据帧中。

我能够从python中的以下脚本读取单个文件

 s3 = boto3.resource('s3')
 bucket = s3.Bucket('test-bucket')
 for obj in bucket.objects.all():
    key = obj.key
    body = obj.get()['Body'].read()

以下是我的路

 files/splittedfiles/Code-345678

在Code-345678中，我必须读取多个csv文件，并将其组合到大熊猫中的单个数据帧中

此外，我如何将所选Codes的列表作为列表传递，以便它仅读取那些文件夹。例如

files/splittedfiles/Code-345678
files/splittedfiles/Code-345679
files/splittedfiles/Code-345680
files/splittedfiles/Code-345681
files/splittedfiles/Code-345682

从上面，我只需要阅读以下代码即可。

345678,345679,345682

如何在python中做到这一点？

Answer 1

boto3 API不支持一次读取多个对象。您可以做的是检索具有指定前缀的所有对象，并使用循环加载每个返回的对象。为此，您可以使用filter()方法，并将Prefix参数设置为要加载的对象的前缀。下面，我对您的代码进行了简单的更改，使您可以获取所有带有前缀“ files / splittedfiles / Code-345678”的对象，这些对象可以通过遍历可将每个文件加载到DataFrame中的对象来读取：

s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('test-bucket')
prefix_objs = bucket.objects.filter(Prefix="files/splittedfiles/Code-345678")
for obj in prefix_objs:
    key = obj.key
    body = obj.get()['Body'].read()

如果您有多个前缀，则要进行评估，可以采用上述内容，并将其转换为以前缀为参数的函数，然后将结果组合在一起。该函数可能像这样：

import pandas as pd

def read_prefix_to_df(prefix):
    s3 = boto3.resource('s3')
    bucket = s3.Bucket('test-bucket')
    prefix_objs = bucket.objects.filter(Prefix=prefix)
    prefix_df = []
    for obj in prefix_objs:
        key = obj.key
        body = obj.get()['Body'].read()
        df = pd.DataFrame(body)
        prefix_df.append(df)
    return pd.concat(prefix_df)

然后，您可以将该函数迭代地应用于每个前缀，并最终组合结果。

Answer 2

修改答案1以克服错误DataFrame constructor not properly called!

代码：

import boto3
import pandas as pd
import io

s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('bucket_name')
prefix_objs = bucket.objects.filter(Prefix="folder_path/prefix")

prefix_df = []

for obj in prefix_objs:
    key = obj.key
    body = obj.get()['Body'].read()
    temp = pd.read_csv(io.BytesIO(body), encoding='utf8')        
    prefix_df.append(temp)

Answer 3

您可以使用“过滤器”代替“全部”吗？

for obj in bucket.objects.filter(Prefix='files/splittedfiles/'):
    key = obj.key
    body = obj.get()['Body'].read()

使用boto3

3 个答案: