インデックスを更新して2月を含める
直前の2つの演習で、Sam は次を行いました。
- 2月分の Get It Done の日次リクエストログを読み込みました。
- それらを1つの DataFrame に結合しました。
- 集計指標（タイプ別のリクエスト件数）を含む DataFrame を作成しました。
- その DataFrame を CSV と HTML の最終レポートファイルに書き出しました。
- それらのファイルを S3 にアップロードしました。
次に、これらのファイルをディレクトリ一覧からアクセスできるようにしたいと考えています。現在は1月のレポートへのリンクしか表示されていません。
彼女は boto3 の S3 クライアントを作成し、変数 s3 に保存しています。
Sam が2月にアップロードしたレポートを含む新しいディレクトリ一覧を作成し、DataFrame に格納できるよう手助けしてください。
この演習はコースの一部です
Python で始める AWS Boto 入門
演習の手順
'2019/'で始まる'gid-reports'バケットのオブジェクトを一覧表示します。- オブジェクト一覧の内容を DataFrame に変換します。
- Public Object URL とキーを連結した
'Link'列を作成します。 - DataFrame をプレビューします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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()