我是AWS 和 lambda 的菜鸟,所以如果这是一个愚蠢的问题,我深表歉意。我想做的是将电子表格加载到 s3 存储桶中,根据该上传触发 lambda,让 lambda 将 csv 加载到 pandas 中并对其进行处理,然后将数据帧写回 csv 到第二个 s3桶。 <铅> 我读过很多关于压缩 python 脚本和所有库和依赖项并上传的内容,这是一...
写个简单的Lambda函数Lambda的核心是个函数，我先给大家看个简单的例子，用Python处理输入数据：import jsondeflambda_handler(event, context):# Lambda的入口函数# event: 触发事件传进来的数据# context: 运行时的一些信息 data = event.get('data', {}) # 从事件里拿数据，默认空字典 result = {k...
AWS Lambda里往往会使用到pandas包的dataframe,dataframe中的字段并不一定都是我们所需要的。除了减少数据量,还可以通过减少需要处理的dataframe字段数目来降低dataframe的内存消耗,降低处理时长。 比如在python使用pandas读取 csv 文件时,使用 usecols 参数指定所需字段,可以有效减少内存使用。 (4)然后,把加工...
发生此错误是因为使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 上传包含 C 或 C++ 库的部署程序包造成的。例如,Pillow (PIL)、numpy或pandas库。 我们建议将 AWS SAM CLIsam build命令与--use-container选项结合使用,来创建部署程序包。使用带有此选项的 AWS SAM CLI 创建具有类似 Lambda 环境(可与 Lambda 兼容...
提到Lambda,我首先想到的是编程工具和Excel中的匿名函数。比如在Python中,Lambda 函数可以这么定义: lambda a, b: a**b ## lambda 的参数个数任意 [Out: ] <function __main__.<lambda>(a, b)> f1 = lambda a, b: a**b f1(2,10) [Out: ] 1024 结合pandas 的apply,lambda 可以做很方便的批量...
单击Lambda底部的“Add Layers”，选择AWS Layers，然后单击AWSSDKPandas-Python311（或与您的Python版本...
import pandas as pd 创建S3客户端 s3 = boto3.client('s3') 获取S3存储桶列表 response = s3.list_buckets() 提取存储桶名称 buckets = [bucket['Name'] for bucket in response['Buckets']] 将存储桶名称转换为DataFrame df = pd.DataFrame(buckets, columns=['BucketName']) ...
我一直在尝试在导入pandas的AWS Lambda中运行我的代码.所以这就是我所做的.我有一个python文件,其中包含一个简单的代码如下(此文件具有lambda处理程序) importjson print('Loading function')importpandasaspddeflambda_handler(event, context):return"Welcome to Pandas usage in AWS Lambda" ...
单击Lambda底部的“Add Layers”，选择AWS Layers，然后单击AWSSDKPandas-Python311（或与您的Python版本...
許多主流 Python 程式庫 (包括 NumPy 和 Pandas) 都不是純 Python,且包含以 C 或 C++ 編寫的程式碼。將包含 C/C++ 程式碼的程式庫新增至部署套件時,必須正確建置套件,以確保套件與 Lambda 執行環境相容。 Python Package Index (PyPI)上提供的大多數套件都可以作為「wheel」(.whl 檔案)。.whl 檔案是一種 ...