Запись кадра данных pandas с вложенной структурой в DynamoDB с использованием Python и AWS Lambda

Я пытаюсь записать фрейм данных Pandas в таблицу DynamoDB. Этот фрейм имеет вложенные объекты

{
  "PK": {
    "S": "2"
  },
  "SK": {
    "S": "INFO"
  },
  "001": {
    "M": {
      "New_Some": {
        "N": "6"
      },
      "New_Some1": {
        "N": "2"
      },
      "New_Some2": {
        "N": "1"
      },
      "New_Some3": {
        "N": "1"
      }
    }
  },
  "status": {
    "S": "New"
  },
  "ModelVals": {
    "L": [
      {
        "M": {
          "Models": {
            "L": [
              {
                "S": "ABC123"
              }
            ]
          },
          "class": {
            "S": "XYZ222"
          }
        }
      }
    ]
  },

Мои столбцы данных pandas содержат список и словари, как показано ниже:

column1- ["mfg_nom", "mfg_nom", "mfg_nom", "mfg_nom"]
column2 - ["ZZY", "ZZY", "XYZ", "XYZ"]
column3 - ["1", "2", "2", "1"]

and 

column4 - {"New_Some": "0.000"}
column5 - {"New_Some1": "636.000"}
column6 - {}
column7 - {"Insta": 7, "Other": 7}

Кадр данных pandas содержит несколько вложенных списков и словарей. Как я могу создать эту строку для вставки в DynamoDB. До сих пор я пробовал ниже, но работал только со строками, а не с массивами.

    df = wr.s3.read_parquet(path=s3_path, 
                            dataset=dataset,
                            path_suffix = path_suffix).isna()    

with table.batch_writer() as batch:
        for index, row in df.iterrows():
            print(row.to_json())
            batch.put_item(json.loads(row.to_json(), parse_float=Decimal))

получение ошибки типа -

"An error occurred (ValidationException) when calling the BatchWriteItem operation: The provided key element does not match the schema",
 

Почему бы не использовать API Wrangler DynamoDB aws-sdk-pandas.readthedocs.io/en/stable/api.html#dynamodb

Vikram S 17.11.2022 03:00

Соответствует ли какой-либо из ваших столбцов вашему ключу DynamoDB?

GabrielBoehme 17.11.2022 03:02

VikramS - позвольте мне попробовать перейти на API. Габриэль Беме - да, у меня есть колонка PK, SK на DynamoDB

NNM 17.11.2022 14:06
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
3
66
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Мое предложение состояло бы в том, чтобы использовать AWS Glue вместо Lambda, который имеет встроенный соединитель DynamoDB, который позволит вам читать из S3 и напрямую записывать в DynamoDB.

https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-connect.html#aws-glue-programming-etl-connect-dynamodb

Однако, если вам необходимо использовать Lambda, вы можете использовать awswrangler для DynamoDB:

https://aws-sdk-pandas.readthedocs.io/en/stable/stubs/awswrangler.dynamodb.put_df.html

спасибо за ваш вклад, но я получаю эту ошибку: "Неподдерживаемый тип \"<класс 'datetime.date'>\" для значения \"2015-01-15\"". Идеи, как я могу справиться с этим?

NNM 17.11.2022 18:04

Я выяснил неподдерживаемый тип в этом вызове, чтобы решить проблему. есть ли способ, которым мы можем использовать (overwrite_by_pkeys=['PK', 'SK']) с put_df, как мы можем сделать с put_item? Я знаю, что могу выбрать уникальные значения, просто любопытно здесь

NNM 17.11.2022 21:03

Другие вопросы по теме