Обновление индекса: добавление отчётов за февраль
В двух предыдущих упражнениях Сэм выполнила следующие шаги:
- Прочитала журналы запросов Get It Done за каждый день февраля.
- Объединила их в единый DataFrame.
- Сформировала DataFrame с агрегированными показателями (количество запросов по типам).
- Сохранила этот DataFrame в файлы итогового отчёта в форматах CSV и HTML.
- Загрузила эти файлы в S3.
Теперь она хочет, чтобы эти файлы отображались в списке директории. Пока там видны только ссылки на отчёты за январь:
Сэм уже создала клиент S3 на основе boto3 и сохранила его в переменной s3.
Помогите Сэм сформировать новый список директории с загруженными отчётами за февраль и сохраните его в DataFrame.
Это упражнение является частью курса
Введение в AWS Boto на Python
Инструкции к упражнению
- Получите список объектов в бакете
'gid-reports', начинающихся с'2019/'. - Преобразуйте содержимое списка объектов в DataFrame.
- Создайте столбец
'Link', который будет содержать URL публичного объекта и ключ. - Просмотрите полученный DataFrame.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()