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如何使用project-lib将csv文件保存到云对象存储?

使用project-lib将csv文件保存到云对象存储的步骤如下:

  1. 导入所需的库和模块:from project_lib import Project import pandas as pd
  2. 创建一个Project对象,并获取云对象存储的访问凭证:project = Project(None, 'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx', 'p-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx') cos_credentials = project.get_storage_metadata()['properties']['storage']['cos']其中,'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx'是项目ID,'p-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'是项目访问凭证。
  3. 使用pandas库读取csv文件:df = pd.read_csv('path/to/your/csv/file.csv')请确保将'path/to/your/csv/file.csv'替换为实际的csv文件路径。
  4. 将数据保存到云对象存储:from ibm_botocore.client import Config import ibm_boto3 cos = ibm_boto3.client('s3', ibm_api_key_id=cos_credentials['apikey'], ibm_service_instance_id=cos_credentials['resource_instance_id'], ibm_auth_endpoint=cos_credentials['iam_url'], config=Config(signature_version='oauth'), endpoint_url=cos_credentials['endpoints']) bucket_name = 'your-bucket-name' file_name = 'your-file-name.csv' cos.upload_file(Filename='path/to/your/csv/file.csv', Bucket=bucket_name, Key=file_name)请将'your-bucket-name'替换为实际的存储桶名称,'your-file-name.csv'替换为实际的文件名。
  5. 完整代码示例:from project_lib import Project import pandas as pd from ibm_botocore.client import Config import ibm_boto3 # 创建Project对象并获取云对象存储的访问凭证 project = Project(None, 'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx', 'p-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx') cos_credentials = project.get_storage_metadata()['properties']['storage']['cos'] # 读取csv文件 df = pd.read_csv('path/to/your/csv/file.csv') # 保存数据到云对象存储 cos = ibm_boto3.client('s3', ibm_api_key_id=cos_credentials['apikey'], ibm_service_instance_id=cos_credentials['resource_instance_id'], ibm_auth_endpoint=cos_credentials['iam_url'], config=Config(signature_version='oauth'), endpoint_url=cos_credentials['endpoints']) bucket_name = 'your-bucket-name' file_name = 'your-file-name.csv' cos.upload_file(Filename='path/to/your/csv/file.csv', Bucket=bucket_name, Key=file_name)

这样,你就可以使用project-lib将csv文件保存到云对象存储了。

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