Eine private Datei öffnen

Der Stadtrat möchte den größeren Trend sehen und hat Sam gebeten, alle Anfragen seit Anfang 2019 zu summieren. Dafür muss Sam tägliche CSVs aus dem Bucket 'gid-requests' einlesen und zusammenführen. Die gid-requests-Dateien sind jedoch privat. Sie hat über ihren Schlüssel Zugriff darauf, die Öffentlichkeit jedoch nicht.

In dieser Übung hilfst du Sam, das große Ganze zu erkennen, indem du diese privaten Dateien in pandas einliest und zu einem einzigen DataFrame zusammenfügst!

Sie hat den boto3-S3-Client bereits initialisiert und der Variablen s3 zugewiesen. Außerdem hat sie alle Objekte in gid-requests in der Variablen response aufgelistet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

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Übungsanweisungen

Lade für jede Datei in response das Objekt aus S3.
Lade das StreamingBody des Objekts in pandas und hänge es an df_list an.
Fasse alle DataFrames mit pandas zusammen.
Sieh dir eine Vorschau des resultierenden DataFrames an.

Interaktive praktische Übung

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

df_list =  [ ] 

for file in response['Contents']:
    # For each file in response load the object from S3
    obj = s3.____(____='gid-requests', ____=file['Key'])
    # Load the object's StreamingBody with pandas
    obj_df = pd.read_csv(obj['____'])
    # Append the resulting DataFrame to list
    df_list.append(obj_df)

# Concat all the DataFrames with pandas
df = pd.concat(df_list)

# Preview the resulting DataFrame
df.head()

Code bearbeiten und ausführen