Python 将excel文件从S3读入数据框

我有一个SNS通知设置，当一个.xlsx文件上传到S3 bucket时，它会触发一个Lambda函数

lambda函数将.xlsx文件读入数据帧

import os 
import pandas as pd
import json
import xlrd
import boto3

def main(event, context):
    message = event['Records'][0]['Sns']['Message']
    parsed_message = json.loads(message)
    src_bucket = parsed_message['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    filepath = parsed_message['Records'][0]['s3']['object']['key']

    s3 = boto3.resource('s3')
    s3_client = boto3.client('s3')

    obj = s3_client.get_object(Bucket=src_bucket, Key=filepath)
    print(obj['Body'])

    df = pd.read_excel(obj, header=2)
    print(df.head(2))

我得到一个错误，如下所示：

Invalid file path or buffer object type: <type 'dict'>: ValueError
Traceback (most recent call last):
File "/var/task/handler.py", line 26, in main
df = pd.read_excel(obj, header=2)
File "/var/task/pandas/util/_decorators.py", line 178, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "/var/task/pandas/util/_decorators.py", line 178, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "/var/task/pandas/io/excel.py", line 307, in read_excel
io = ExcelFile(io, engine=engine)
File "/var/task/pandas/io/excel.py", line 376, in __init__
io, _, _, _ = get_filepath_or_buffer(self._io)
File "/var/task/pandas/io/common.py", line 218, in get_filepath_or_buffer
raise ValueError(msg.format(_type=type(filepath_or_buffer)))
ValueError: Invalid file path or buffer object type: <type 'dict'>

无效的文件路径或缓冲区对象类型：：ValueError
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/var/task/handler.py”，第26行，在main中
df=pd.read\u excel（对象，标题=2）
包装器中的文件“/var/task/pandas/util/_decorators.py”，第178行
返回函数（*args，**kwargs）
包装器中的文件“/var/task/pandas/util/_decorators.py”，第178行
返回函数（*args，**kwargs）
文件“/var/task/pandas/io/excel.py”，第307行，在read_excel中
io=ExcelFile（io，engine=engine）
文件“/var/task/pandas/io/excel.py”，第376行，在__
io、u、u、u=获取文件路径或缓冲区（self.\u io）
文件“/var/task/pandas/io/common.py”，第218行，在get_文件路径_或_缓冲区中
raise VALUERROR（消息格式（_type=type（文件路径或缓冲区）））
ValueError:无效的文件路径或缓冲区对象类型：

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我该如何解决这个问题？

这完全正常！obj是一个词汇表，你试过了吗

df = pd.read_excel(obj['body'], header=2)

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如果

obj

是一本字典，你可以试试

df = pd.DataFrame.from_dict(obj)

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如果您需要更改参数。

熊猫现在支持S3URL作为文件路径，因此它可以直接从s3读取excel文件，而无需先下载

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请参见此处的CSV示例-

就是这样。df=pd.read_excel（obj['body']，header=2）。您的帖子缺少“body”的结尾]。谢谢你的帮助。我的荣幸：）附言：我已经添加了