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【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。
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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