Объединение ежедневных запросов за февраль

Прошёл месяц с тех пор, как Сэм последний раз запускала скрипт отчёта, и теперь ей нужно подготовить новый отчёт за февраль.

Она хочет загрузить новые отчёты за февраль и обновить список файлов, опираясь на работу, выполненную в ходе последнего видеоурока:

Directory listing screenshot

Сэм уже создала клиент S3 с помощью boto3 и сохранила его в переменной s3. Содержимое объектов она сохранила в request_files.

Помогите Сэм агрегировать запросы за февраль: скачайте файлы из бакета gid-requests и объедините их в один DataFrame!

Это упражнение является частью курса

Введение в AWS Boto на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Загрузите каждый объект из s3.
Прочитайте его в pandas и добавьте в df_list.
Объедините все DataFrame из df_list.
Просмотрите получившийся DataFrame.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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()

Редактировать и запускать код