如何从SageMaker笔记本上传Dataframe到AWS S3存储桶

Question

【以下的问题经过翻译处理】 在成功将S3的CSV文件上传到SageMaker笔记本实例后，我卡在了反向操作上。

我有一个Dataframe，并希望将其作为CSV或JSON上传到S3 Bucket。我的代码如下：

bucket='bucketname'

data_key = 'test.csv'

data_location = 's3://{}/{}'.format(bucket, data_key)

df.to_csv(data_location)

我认为既然我在加载时成功使用了pd.read_csv（），那么使用df.to_csv（）也应该能够工作，但它并没有。可能是因为这种方式无法在手动上传文件到S3时选择隐私选项，所以它生成了错误。是否有一种方法可以从SageMaker上传数据到S3？

Answer

【以下的回答经过翻译处理】 解决这个问题的一种方法是将CSV保存到SageMaker笔记本实例上的本地存储中，然后使用boto3通过S3 API上传文件作为S3对象。上传文件到S3的文档请参考[此处](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/s3/client/upload_file.html)。

请注意，您需要确保您的SageMaker托管笔记本实例在其IAM角色中具有适当的ReadWrite权限，否则您将收到权限错误。

将文件本地保存到您希望的任何目录中

文件名=“ mydata.csv”
df.to_csv（file_name）

实例化S3客户端并上传到s3

import boto3
s3 = boto3.resource（'s3'）
s3.meta.client.upload_file（file_name，'YOUR_S3_BUCKET_NAME'，'DESIRED_S3_OBJECT_NAME'）

或者使用upload_fileobj（），它可能有助于并行化为分片上传。

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