Загрузка сводных отчётов за февраль

В предыдущем упражнении Сэм скачала файлы за месяц из бакета с исходными данными.

Затем она объединила их в один DataFrame, содержащий все заявки и их типы за месяц.

Этот DataFrame она сохранила в переменную all_reqs и использовала функцию groupby из pandas, чтобы подсчитать количество заявок по названию службы и сформировать новый 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

Клиент S3 для boto3 уже создан и хранится в переменной s3.

Помогите ей опубликовать статистику заявок за месяц.

Запишите agg_df в файлы CSV и HTML и загрузите их в S3 с открытым доступом.

Это упражнение является частью курса

Введение в AWS Boto на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Сохраните agg_df в форматах CSV и HTML, назвав файлы 'feb_final_report.csv' и 'feb_final_report.html' соответственно.
Загрузите оба файла agg_df в бакет gid-reports и установите для них публичный доступ на чтение.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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': '____', 
                 '____': '____'})

Редактировать и запускать код