これはAWS SDK for PandasというLinuxアプリで、最新リリースはawswrangler-layer-3.13.0-py3.13-arm64.zipとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、AWS SDK for pandas というこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
パンダ用 AWS SDK
説明：
aws-sdk-pandas (旧称 AWS Data Wrangler) は、pandas と AWS 分析スタックを橋渡しし、DataFrames がクラウドサービスとの間でシームレスにやり取りできるようにします。数行のコードで、Parquet/CSV/JSON/ORC で Amazon S3 を読み書きしたり、AWS Glue データカタログにテーブルを登録したり、Amazon Athena で直接 pandas にクエリを実行したりできます。このライブラリは、パーティション分割、圧縮、ベクトル化 I/O などの効率的なパターンを抽象化するため、手動で定型句を作成することなく、パフォーマンスの高いデータレイク操作を実現できます。また、Redshift、OpenSearch、その他のサービスもサポートしており、SQL エンジンと Python 変換をブレンドした ETL タスクを可能にします。運用ヘルパーは、IAM、セッション、同時実行を処理すると同時に、暗号化、バージョン管理、カタログの一貫性のためのノブを公開します。その結果、AWS ネイティブのストレージとクエリエンジンを大規模に活用しながら、分析を Python で維持する生産性の高いワークフローが実現します。
オプション
- Parquet、CSV、JSON、ORC を使用した S3 への DataFrame の高レベルな読み取り/書き込み
- スキーマと SQL クエリのための AWS Glue Catalog および Athena との緊密な統合
- Redshift の COPY/UNLOAD とデータ移行パターンの便利なメソッド
- パーティション、圧縮、列形式の自動処理
- 暗号化とバージョン管理のオプションを備えたセッションおよび IAM ヘルパー
- 大規模なデータレイクのワークロードに最適化されたスケーラブルな I/O パス
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/aws-sdk-for-pandas.mirror/ からも取得できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。