Actualiza el índice para incluir febrero
En los dos ejercicios anteriores, Sam ha:
- Leído los registros diarios de solicitudes de Get It Done de febrero.
- Combinado todos en un único DataFrame.
- Generado un DataFrame con métricas agregadas (recuentos de solicitudes por tipo).
- Escrito ese DataFrame a archivos finales de informe en CSV y HTML.
- Subido estos archivos a S3.
Ahora quiere que estos archivos sean accesibles a través del listado del directorio. Actualmente, solo muestra enlaces para los informes de enero:
Ha creado el cliente de S3 de boto3 y lo ha guardado en la variable s3.
Ayuda a Sam a generar un nuevo listado de directorio con los informes de febrero que se subieron y guárdalo en un DataFrame.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a AWS Boto en Python
Instrucciones del ejercicio
- Lista los objetos del bucket
'gid-reports'que empiecen por'2019/'. - Convierte el contenido de la lista de objetos en un DataFrame.
- Crea una columna
'Link'que contenga la URL pública del objeto + la clave. - Previsualiza el DataFrame.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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()