색인에 2월을 포함하도록 업데이트하기
앞선 두 연습 문제에서 Sam은 다음을 수행했어요.
- 2월의 Get It Done 일별 요청 로그를 읽었습니다.
- 이를 하나의 DataFrame으로 결합했습니다.
- 집계 지표(유형별 요청 수)로 구성된 DataFrame을 생성했습니다.
- 해당 DataFrame을 CSV와 HTML 최종 보고서 파일로 저장했습니다.
- 이 파일들을 S3에 업로드했습니다.
이제 이 파일들이 디렉터리 목록을 통해 접근 가능하길 원해요. 현재는 1월 보고서에 대한 링크만 표시됩니다:
그녀는 boto3 S3 클라이언트를 생성하여 s3 변수에 저장해 두었습니다.
Sam이 2월에 업로드한 보고서를 포함한 새 디렉터리 목록을 생성하고, 이를 DataFrame에 저장할 수 있도록 도와주세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 AWS Boto
연습 안내
'2019/'로 시작하는'gid-reports'버킷의 객체를 나열하세요.- 객체 목록의 내용을 DataFrame으로 변환하세요.
- Public Object URL + key를 결합한
'Link'열을 생성하세요. - DataFrame을 미리 살펴보세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()