Zaktualizuj indeks o dane z lutego
W poprzednich dwóch ćwiczeniach Sam:
- Wczytała dzienne logi zgłoszeń z systemu Get It Done za luty.
- Połączyła je w jeden DataFrame.
- Wygenerowała DataFrame z zagregowanymi metrykami (liczba zgłoszeń według typu).
- Zapisała ten DataFrame do plików CSV i HTML jako raporty końcowe.
- Przesłała te pliki do S3.
Teraz chce, żeby pliki były dostępne w katalogu z listą raportów. Na razie widoczne są tam tylko linki do raportów ze stycznia:
Sam utworzyła klienta S3 przy użyciu boto3 i zapisała go w zmiennej s3.
Pomóż Sam wygenerować nową listę katalogu z przesłanymi raportami za luty i zapisz ją w DataFrame.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do AWS Boto w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyświetl listę obiektów w buckecie
'gid-reports', zaczynając od'2019/'. - Przekształć zawartość listy obiektów w DataFrame.
- Utwórz kolumnę
'Link'zawierającą publiczny URL obiektu połączony z kluczem. - Wyświetl podgląd DataFrame.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()