16 - Ferramentas Baseadas em Nuvem como GCP, AWS e Microsoft Azure

from google.cloud import storage
import pandas as pd
import os

# Configurar as credenciais do Google Cloud
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "path/to/your/service-account-file.json"

# Inicializar o cliente do Google Cloud Storage
client = storage.Client()
bucket_name = "your-bucket-name"
bucket = client.get_bucket(bucket_name)

# Salvar um DataFrame como CSV no Google Cloud Storage
data = {
    'idade': [25, 30, 45, 40, 50],
    'salario': [50000, 54000, 61000, 58000, 62000]
}
df = pd.DataFrame(data)
csv_data = df.to_csv(index=False)
blob = bucket.blob("data/data.csv")
blob.upload_from_string(csv_data, content_type="text/csv")
print("Dados carregados no Google Cloud Storage")

# Carregar o CSV de volta do Google Cloud Storage
blob = bucket.blob("data/data.csv")
downloaded_csv = blob.download_as_text()
df_downloaded = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(downloaded_csv))
print(df_downloaded)

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