Încarcă rapoartele agregate pentru februarie

În exercițiul anterior, Sam a descărcat fișierele lunii din bucket-ul cu date brute.

Apoi le-a combinat într-un singur DataFrame care reunește toate solicitările și tipurile de solicitări ale lunii.

Ea a stocat acest DataFrame în variabila all_reqs și a folosit funcționalitatea groupby din pandas pentru a număra solicitările după numele serviciului, generând un nou DataFrame agg_df:

	service_name	count
0	72 Hour Violation	2910
1	Chain Link Fence Repair	90
2	Collections Truck Spill	30
3	Container Left Out	120
4	Dead Animal	360

Ea a creat deja clientul S3 boto3 în variabila s3.

Ajut-o să publice statisticile de solicitări ale acestei luni.

Scrie agg_df în fișiere CSV și HTML, apoi încarcă-le în S3 ca fișiere publice.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în AWS Boto în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Scrie versiunile CSV și HTML ale agg_df și denumește-le 'feb_final_report.csv', respectiv 'feb_final_report.html'.
Încarcă ambele versiuni ale agg_df în bucket-ul gid-reports și setează-le ca publice pentru citire.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Write agg_df to a CSV and HTML file with no border
agg_df.____('./____')
agg_df.____('./____', border=0)

# Upload the generated CSV to the gid-reports bucket
s3.____(Filename='./feb_final_report.csv', 
	Key='2019/feb/final_report.html', Bucket='gid-reports',
    ____ = {'ACL': '____'})

# Upload the generated HTML to the gid-reports bucket
s3.upload_file(Filename='./feb_final_report.html', 
	Key='2019/feb/final_report.html', Bucket='gid-reports',
    ____ = {'ContentType': '____', 
                 '____': '____'})

Editează și rulează codul