Index aktualisieren, um Februar einzuschließen

In den vorherigen zwei Übungen hat Sam Folgendes gemacht:

Die täglichen Get It Done-Request-Logs für Februar eingelesen.
Sie zu einem einzelnen DataFrame zusammengeführt.
Ein DataFrame mit aggregierten Metriken (Anzahl der Requests nach Typ) erzeugt.
Dieses DataFrame in CSV- und HTML-Abschlussberichte geschrieben.
Diese Dateien nach S3 hochgeladen.

Jetzt sollen diese Dateien über die Verzeichnisliste zugänglich sein. Aktuell zeigt sie nur Links für die Januarberichte an: Screenshot of Get It Done reports listing

Sie hat den boto3-S3-Client erstellt und in der Variablen s3 gespeichert.

Hilf Sam, eine neue Verzeichnisliste mit den im Februar hochgeladenen Berichten zu erzeugen und in einem DataFrame zu speichern.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in AWS Boto mit Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Liste die Objekte im Bucket 'gid-reports' auf, die mit '2019/' beginnen.
Wandle den Inhalt der Objektliste in ein DataFrame um.
Erzeuge eine Spalte 'Link', die aus der Public Object URL + Key besteht.
Sieh dir eine Vorschau des DataFrames an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# List the gid-reports bucket objects starting with 2019/
objects_list = s3.____(Bucket='gid-reports', ____='2019/')

# Convert the response contents to DataFrame
objects_df = pd.____(objects_list['Contents'])

# Create a column "Link" that contains Public Object URL
base_url = "http://gid-reports.s3.amazonaws.com/"
objects_df['Link'] = base_url + objects_df['____']

# Preview the resulting DataFrame
objects_df.head()

Code bearbeiten und ausführen