Boto3将S3中的Excel文件读入Pandas - Python

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python的boto3库从AWS S3中读取Excel文件，并将其转换为pandas DataFrame对象以进行进一步数据分析和处理。我们将使用Python 3作为开发环境。

环境要求

• Python 3.x
• boto3 >=1.17.74
• pandas >=1.2.3

步骤1 - 安装必要的库

在开始使用Python的boto3库从S3读取Excel文件之前，我们必须安装boto3和pandas库。使用以下命令安装：

pip install boto3 pandas

步骤2 - 配置AWS访问密钥

我们需要设置AWS Access_Key和Secret_Access_Key，以便从S3中读取Excel文件。这里我们使用的是默认的AWS配置文件，因此我们不需要为此提供访问密钥。

步骤3 - 从S3中读取Excel文件

我们将使用boto3 S3客户端对象下载Excel文件并将其保存到本地文件系统中。接下来，我们将使用pandas的read_excel函数将Excel文件读入DataFrame对象。

下面是将Excel文件读入pandas DataFrame对象的代码片段：

import boto3
import pandas as pd

# 创建S3客户端对象
s3 = boto3.client('s3')

# S3中Excel文件的bucket名称和key名称
bucket_name = 'your-bucket-name'
file_name = 'path/to/your/file.xlsx'

# 将Excel文件下载到本地文件系统中
s3.download_file(bucket_name, file_name, 'local-file.xlsx')

# 读取本地Excel文件并将其读入pandas DataFrame对象
df = pd.read_excel('local-file.xlsx')

步骤4 - 数据分析和处理

现在我们已经将Excel文件读入pandas DataFrame对象，我们可以使用pandas库提供的各种函数进行数据分析和处理。

结论

在本文中，我们已经学习了如何使用Python的boto3库从S3中读取Excel文件，并将其转换为pandas DataFrame对象。这可以帮助我们进行数据分析和处理，使我们的工作更加高效。