Открытие приватного файла

Городской совет хочет увидеть общую картину и попросил Сэм подсчитать все обращения начиная с 2019 года. Для этого Сэм нужно считать ежедневные CSV-файлы из бакета 'gid-requests' и объединить их. Однако файлы gid-requests являются приватными. У Сэм есть доступ к ним через её ключ, но другие пользователи не могут их открыть.

В этом упражнении вы поможете Сэм увидеть полную картину: загрузите приватные файлы в pandas и объедините их в один DataFrame!

Клиент S3 для boto3 уже инициализирован и записан в переменную s3. Список всех объектов в gid-requests сохранён в переменной response.

Это упражнение является частью курса

Введение в AWS Boto на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Для каждого файла из response загрузите объект из S3.
Загрузите StreamingBody объекта в pandas и добавьте результат в df_list.
Объедините все DataFrame с помощью pandas.
Выведите на экран предварительный просмотр полученного DataFrame.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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()

Редактировать и запускать код