Mettre à jour l’index pour inclure février
Dans les deux exercices précédents, Sam a :
- Lu les journaux quotidiens des demandes Get It Done pour février.
- Les a combinés en un seul DataFrame.
- Généré un DataFrame avec des métriques agrégées (nombre de demandes par type).
- Écrit ce DataFrame dans des fichiers de rapport finaux au format CSV et HTML.
- Téléversé ces fichiers sur S3.
À présent, elle souhaite que ces fichiers soient accessibles via la liste de répertoires. Pour l’instant, elle n’affiche que des liens vers les rapports de janvier :
Elle a créé le client S3 boto3 et l’a stocké dans la variable s3.
Aidez Sam à générer une nouvelle liste de répertoires avec les rapports de février téléversés et à la stocker dans un DataFrame.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à AWS Boto en Python
Instructions
- Listez les objets du compartiment
'gid-reports'commençant par'2019/'. - Convertissez le contenu de la liste d’objets en DataFrame.
- Créez une colonne
'Link'qui contient l’URL publique de l’objet + sa clé. - Prévisualisez le DataFrame.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()