Beschreibt, wie CSV von der AI-Plattform der Google Cloud Platform auf Google Cloud Strage geladen und im DataFrame von Pandas gespeichert wird.
Angenommen, csv wird unten gespeichert.
gs://bucket_name/folder/file_name.csv
Wenn csv oben gespeichert ist, können Sie es mit dem folgenden Code in DataFrame speichern.
project_name = 'your_project_name'
bucket_name = 'bucket_name'
file_name = 'folder/file_name.csv'
#Erstellen Sie einen Client, indem Sie den Projektnamen angeben
client = storage.Client(project_name)
#Holen Sie sich den Bucket, indem Sie den Bucket-Namen angeben
bucket = client.get_bucket(bucket_name)
#Blob erstellen
blob = storage.Blob(file_name, bucket)
#Erstellen Sie einen DataFrame
data = blob.download_as_string()
df = pd.read_csv(BytesIO(data))
Zu Beginn wurde der Ordner wie unten gezeigt in Bucket_Name aufgeführt. Natürlich erhalten Sie eine Fehlermeldung.
project_name = 'your_project_name'
bucket_name = 'bucket_name/folder'
file_name = 'file_name.csv'
Danach bin ich über die GCS-Region gestolpert. Wenn also ein Fehler auftritt, sollte ich diesen Bereich überprüfen.