รวมข้อมูลคำขอรายวันของเดือนกุมภาพันธ์
ผ่านมาหนึ่งเดือนแล้วนับตั้งแต่ Sam รันสคริปต์รายงานครั้งล่าสุด ถึงเวลาแล้วที่เธอจะสร้างรายงานใหม่สำหรับเดือนกุมภาพันธ์
เธอต้องการอัปโหลดรายงานใหม่สำหรับเดือนกุมภาพันธ์และอัปเดตรายการไฟล์ โดยต่อยอดจากงานที่ทำไว้ในวิดีโอบทเรียนที่ผ่านมา:
เธอสร้าง S3 client ด้วย boto3 และเก็บไว้ในตัวแปร s3 เรียบร้อยแล้ว รวมถึงเก็บเนื้อหาของออบเจกต์ต่าง ๆ ไว้ใน request_files
ช่วย Sam รวบรวมข้อมูลคำขอของเดือนกุมภาพันธ์ โดยดาวน์โหลดไฟล์จาก bucket gid-requests แล้วนำมาต่อกันเป็น DataFrame เดียว!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Python เบื้องต้นสำหรับ AWS Boto
คำแนะนำการฝึกหัด
- โหลดแต่ละออบเจกต์จาก
s3 - อ่านข้อมูลเข้า
pandasแล้ว append ลงในdf_list - รวม DataFrame ทั้งหมดใน
df_listเข้าด้วยกัน - แสดงตัวอย่าง DataFrame
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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()