AWS Lambda 関数で Python スクリプトを実行する必要があるときに、次のエラーが発生したと想像してください ?

{
  "errorMessage": "Unable to import module 'lambda_function': No module named 'pandas',
  "errorType": "Runtime.ImportModuleError"
  ...
}

これはよくある間違いなので心配しないでください。これほど長くするつもりはありません

AWS Lambda Functions に Pandas をインポートするにはどうすればよいですか?

いくつかの方法がありますが、AWS Lambda 関数にパンダをインポートする最も簡単な方法を紹介します。Lambda レイヤーを追加することです ?

AWS Lambda レイヤーとは何ですか?

それは？ライブラリ、依存関係などの追加コードを含む Lambda 関数のチーズ層

簡単な言葉で言うと

AWS Lambda レイヤーは、関数の構成要素のようなものです。 想像してみてください プロジェクトを完了するには追加のツール (Pandas ライブラリなど) が必要です。これらすべてのツールをすべての単一プロジェクト内に詰め込む (スペースと時間を無駄にする) 代わりに、AWS ではツールのレイヤー (ライブラリ、依存関係、または共有コード) を作成できます。これらのレイヤーはメイン関数の外側にありますが、関数が必要とするときにいつでも利用できます。

要するに、Lambda レイヤーは次のような場合に役立ちます:

メイン ロジックを追加のライブラリから分離することで、コード内のスペースを節約します。
複数の Lambda 関数にわたってライブラリとコードを再利用します。
コア関数のコードを変更することなく、依存関係を簡単に更新または管理できます。

レイヤーは、関数がスムーズに動作するために必要なものすべてを保持する、Lambda 関数に付属する追加の保管ボックスと考えてください。メインコードを乱雑にすることなく、関数に複数のレイヤーを積み重ねることができます。

Lambda 関数レイヤーを追加して Panda をインポートする手順

Lambda 関数で Pandas を正常に実行するには 3 つのステップしか必要ありません

ステップ 1 - AWS マネジメントコンソールから Lambda 関数を開く

ご覧のとおり、Lambda 関数の名前の下にオプション Layers があります。私の場合、それは "import-pandas-function" で、レイヤー数は 0

ステップ 2 - AWS Lambda 関数にスクリプトを追加する

このステップはさらに 2 つのステップに分かれています。これは、Pandas コードを含む Python スクリプトを追加し、コードが正しく実行されているかどうかを確認するために JSON でテスト イベントを記述する必要があるためです。

2.1 - Python スクリプトを追加します。このコードをコピーできますか?

import json
import pandas as pd

def lambda_handler(event, context):
    data = event.get('data', [])

    df = pd.DataFrame(data)

    if not df.empty:
        mean_value = df['column_name'].mean()

        result = {
            "mean_value": mean_value,
            "data_shape": df.shape,
            "summary": df.describe().to_dict()
        }
    else:
        result = {
            "message": "Empty DataFrame"
        }

    # Return the response
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps(result)
    }

2.2 - テスト タブに Json でテスト スクリプトを追加します。このコードをコピーできますか?

{
  "data": [
    {"column_name": 10, "other_column": "A"},
    {"column_name": 20, "other_column": "B"},
    {"column_name": 30, "other_column": "C"},
    {"column_name": 40, "other_column": "D"}
  ]
}

テスト ボタンを押すと、おそらく ?error:-
が表示されます "errorMessage": "モジュール 'lambda_function' をインポートできません: 'pandas' という名前のモジュールがありません,
"errorType": "Runtime.ImportModuleError"
...

ステップ 3 - AWS Lambda レイヤーを追加してコード内で Pandas を正常に実行する

Lambda 関数まで下にスクロールすると、ページの最後に「Layers」という別のセクションが表示されると思います

3.1 - 「レイヤーを追加」をクリックします。

[レイヤーの追加] をクリックすると、[関数実行時の設定] と [レイヤーの選択] という 2 つのセクションがあるページが表示されます。

3.2 - [AWS レイヤー] をクリックします。

[レイヤーの選択] セクションで 3 つのオプションが表示され、[AWS レイヤー] をクリックします。

3.3 - 「AWS レイヤー」を選択します

AWS レイヤーを選択すると、[AWS レイヤー] の下にドロップダウンが表示されます。

3.4 - 「AWS レイヤー」と「バージョン」を選択します

「AWS レイヤー」のドロップダウンで -> AWSSDKPandas-Python312
を選択します
「バージョン」のドロップダウンで -> 13(最も多いものを選択)
を選択します
「追加」ボタンをクリックします

3.5 - 「機能概要」を確認する

ページが関数の概要に移動すると、関数名「import-pandas-function」の下にレイヤーが追加されていることがわかります

ステップ 4 - 機能をテストする

レスポンス "statusCode": 200
を正常に取得しました

{
  "statusCode": 200,
  "body": "{\"mean_value\": 25.0, \"data_shape\": [4, 2], \"summary\": {\"column_name\": {\"count\": 4.0, \"mean\": 25.0, \"std\": 12.909944487358056, \"min\": 10.0, \"25%\": 17.5, \"50%\": 25.0, \"75%\": 32.5, \"max\": 40.0}}}"
}

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