Actualizează indexul pentru a include luna februarie
În cele două exerciții anterioare, Sam a:
- Citit jurnalele zilnice de cereri Get It Done pentru luna februarie.
- Combinat aceste jurnale într-un singur DataFrame.
- Generat un DataFrame cu metrici agregate (numărul de cereri pe tip)
- Scris acel DataFrame în fișiere de raport finale în format CSV și HTML.
- Încărcat aceste fișiere în S3.
Acum vrea ca aceste fișiere să fie accesibile prin listarea directorului. Momentan, aceasta afișează doar linkuri pentru rapoartele din ianuarie:
Sam a creat clientul S3 boto3 și l-a stocat în variabila s3.
Ajut-o pe Sam să genereze o nouă listare a directorului cu rapoartele încărcate pentru februarie și stocheaz-o într-un DataFrame.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în AWS Boto în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Listează obiectele din bucket-ul
'gid-reports'care încep cu'2019/'. - Convertește conținutul listei de obiecte într-un DataFrame.
- Creează o coloană
'Link'care conține URL-ul public al obiectului + cheia. - Previzualizează DataFrame-ul.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()