Tải lên báo cáo tổng hợp cho tháng Hai
Trong bài trước, Sam đã tải về các tệp của cả tháng từ bucket dữ liệu thô.
Sau đó, cô ấy gộp tất cả vào một DataFrame thể hiện mọi yêu cầu trong tháng và loại yêu cầu.
Cô ấy lưu DataFrame này vào biến all_reqs và dùng chức năng groupby của pandas để đếm số yêu cầu theo tên dịch vụ, tạo ra DataFrame mới 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 |
Cô ấy đã tạo sẵn S3 client boto3 trong biến s3.
Hãy giúp cô ấy công bố thống kê yêu cầu của tháng này.
Ghi agg_df ra các tệp CSV và HTML, rồi tải chúng lên S3 dưới dạng tệp công khai.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giới thiệu về AWS Boto trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Ghi phiên bản CSV và HTML của
agg_dfvà đặt tên lần lượt là'feb_final_report.csv'và'feb_final_report.html'. - Tải cả hai phiên bản của
agg_dflên bucketgid-reportsvà đặt quyền public read.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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': '____',
'____': '____'})