Deschiderea unui fișier privat

Consiliul Orașului vrea să vadă tendința de ansamblu și i-a cerut lui Sam să totalizeze toate solicitările din 2019 până în prezent. Pentru a face asta, Sam trebuie să citească fișierele CSV zilnice din bucket-ul 'gid-requests' și să le concateneze. Totuși, fișierele gid-requests sunt private. Sam le poate accesa cu cheia ei, însă nu sunt disponibile publicului.

În acest exercițiu, o vei ajuta pe Sam să vadă imaginea de ansamblu, citind aceste fișiere private în pandas și concatenându-le într-un singur DataFrame!

Ea a inițializat deja clientul S3 boto3 și l-a atribuit variabilei s3. De asemenea, a listat toate obiectele din gid-requests în variabila response.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în AWS Boto în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Pentru fiecare fișier din response, încarcă obiectul din S3.
Încarcă StreamingBody-ul obiectului în pandas și adaugă-l la df_list.
Concatenează toate DataFrame-urile cu pandas.
Previzualizează DataFrame-ul rezultat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

df_list =  [ ] 

for file in response['Contents']:
    # For each file in response load the object from S3
    obj = s3.____(____='gid-requests', ____=file['Key'])
    # Load the object's StreamingBody with pandas
    obj_df = pd.read_csv(obj['____'])
    # Append the resulting DataFrame to list
    df_list.append(obj_df)

# Concat all the DataFrames with pandas
df = pd.concat(df_list)

# Preview the resulting DataFrame
df.head()

Editează și rulează codul