合併 2 月的每日請求

距離 Sam 上次執行報表指令碼已經過了一個月，現在是時候為 2 月份產生新的報表了。

她想上傳 2 月份的新報表並更新檔案清單，延伸她在上一段影片課程中完成的工作：

Directory listing screenshot

她已建立 boto3 的 S3 用戶端並存到變數 s3。她也把物件的內容存到 request_files。

你將協助 Sam 從 gid-requests 儲存貯體下載 2 月份的檔案，並把它們串接成單一的 DataFrame！

本練習屬於課程

Python 中的 AWS Boto 入門

檢視課程

練習說明

從 s3 載入每個物件。
讀入 pandas，並將其附加到 df_list。
串接 df_list 中所有的 DataFrame。
預覽這個 DataFrame。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

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()

編輯並執行程式碼