Combina las solicitudes diarias de febrero

Ha pasado un mes desde la última vez que Sam ejecutó el script del informe, y toca crear un nuevo informe para febrero.

Quiere subir los nuevos informes de febrero y actualizar el listado de archivos, ampliando el trabajo que completó durante el último video:

Directory listing screenshot

Ya ha creado el cliente de S3 de boto3 y lo ha guardado en la variable s3. Guardó el contenido de sus objetos en request_files.

¡Vas a ayudar a Sam a agregar las solicitudes de febrero descargando archivos del bucket gid-requests y concatenándolos en un único DataFrame!

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a AWS Boto en Python

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Instrucciones del ejercicio

Carga cada objeto desde s3.
Léelo con pandas y añádelo a df_list.
Concatena todos los DataFrames en df_list.
Previsualiza el DataFrame.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

df_list = [] 

# Load each object from s3
for file in request_files:
    s3_day_reqs = s3.____(Bucket='gid-requests', 
                                Key=file['Key'])
    # Read the DataFrame into pandas, append it to the list
    day_reqs = pd.read_csv(s3_day_reqs['____'])
    df_list.append(day_reqs)

# Concatenate all the DataFrames in the list
all_reqs = pd.____(df_list)

# Preview the DataFrame
all_reqs.head()

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