Combină cererile zilnice pentru februarie

A trecut o lună de când Sam a rulat ultima dată scriptul de raportare, iar acum a venit momentul să creeze un nou raport pentru februarie.

Ea vrea să încarce rapoarte noi pentru februarie și să actualizeze lista de fișiere, pornind de la munca finalizată în ultima lecție video:

Directory listing screenshot

Sam a creat deja clientul S3 boto3 și l-a stocat în variabila s3. Conținutul obiectelor sale este stocat în request_files.

O vei ajuta pe Sam să agregeze cererile din februarie, descărcând fișierele din bucket-ul gid-requests și concatenându-le într-un singur DataFrame!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în AWS Boto în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Încarcă fiecare obiect din s3.
Citește-l în pandas și adaugă-l la df_list.
Concatenează toate DataFrames din df_list.
Previzualizează DataFrame-ul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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()

Editează și rulează codul