這可能是一個(gè)簡(jiǎn)單的修復(fù)，但我無(wú)法運(yùn)行此代碼。我一直在 Pycharm 2020.2.3 上使用 AWS Secrets Manager，沒(méi)有出現(xiàn)任何問(wèn)題。然而，AWS Wrangler 的問(wèn)題如下：讀入數(shù)據(jù)框test_df = pd.read_csv(source, encoding='latin-1')檢查 df 數(shù)據(jù)類型data_types_df = test_df.dtypesprint('Data type of each column of Dataframe:')print(data_types_df)將列轉(zhuǎn)換為正確的數(shù)據(jù)類型test_df['C'] = pd.to_datetime(test_df['C'])test_df['E'] = pd.to_datetime(test_df['E'])檢查 df 數(shù)據(jù)類型df_new = test_df.dtypesprint('Data type of each column of Dataframe:')print(df_new)我已經(jīng)嘗試了下面的兩個(gè)片段，但出現(xiàn)了相同的錯(cuò)誤：engine = wr.catalog.get_engine("aws-data-wrangler-redshift", region_name=region_name)engine = wr.catalog.get_engine('redshift+psycopg2://' + Username + ":" + Password + ClusterURL)錯(cuò)誤：botocore.exceptions.NoRegionError: You must specify a region.然后我將嘗試使用以下兩種方法之一將 Pandas Dataframe 轉(zhuǎn)換為 redshift 中的自定義表：path = f"s3://{bucket}/stage/"iam_role = 'ARN'將 df 復(fù)制到 redshift 自定義表wr.db.copy_to_redshift(    df=df_new,    path=path,    con=engine,    schema="custom",    table="test_df",    mode="overwrite",    iam_role=iam_role,    primary_keys=["c"])熊貓 df 到紅移wr.pandas.to_redshift(    dataframe=df_new,    path=path,    schema="custom",    table="test_df",    connection=con,    iam_role="YOUR_ROLE_ARN",    mode="overwrite",    preserve_index=False)任何幫助將非常感激 ：）