Łączenie dziennych zgłoszeń za luty
Minął miesiąc odkąd Sam ostatnio uruchomiła skrypt raportujący – nadszedł czas, by przygotowała nowy raport za luty.
Chce wgrać nowe raporty za luty i zaktualizować listę plików, rozwijając pracę wykonaną podczas ostatniej lekcji wideo:
Sam już utworzyła klienta S3 w boto3 i zapisała go w zmiennej s3. Zawartość swoich obiektów przechowała w request_files.
Pomożesz Sam zagregować zgłoszenia z lutego – pobierzesz pliki z zasobnika gid-requests i połączysz je w jedną ramkę danych!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do AWS Boto w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wczytaj każdy obiekt z
s3. - Odczytaj go do
pandasi dodaj dodf_list. - Połącz wszystkie ramki danych z
df_list. - Wyświetl podgląd ramki danych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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()