Anpassen eines DataFrame
In deinem Unternehmen müssen alle Daten mit einem Zeitstempel versehen sein, der festhält, wann der Datensatz erstellt wurde, um sicherzustellen, dass keine veralteten Informationen verwendet werden. Du möchtest pandas DataFrames für die Verarbeitung von Daten verwenden, aber du musst die Klasse anpassen, um die Verwendung von Zeitstempeln zu ermöglichen.
In dieser Übung wirst du eine kleine LoggedDF Klasse implementieren, die von einem normalen pandas DataFrame erbt, aber ein created_at Attribut hat, das den Zeitstempel speichert. Du wirst dann die Standardmethode to_csv() so erweitern, dass sie immer eine Spalte enthält, die das Erstellungsdatum speichert.
Tipp: Alle DataFrame-Methoden haben viele Parameter, und es ist nicht sinnvoll, sie alle für jede Methode zu kopieren, die du anpasst. Der Trick besteht darin, Argumente mit variabler Länge zu verwenden *args und **kwargs, um sie alle abzufangen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Objektorientierte Programmierung in Python
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Import pandas as pd
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# Define LoggedDF inherited from pd.DataFrame and add the constructor
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ldf = LoggedDF({"col1": [1,2], "col2": [3,4]})
print(ldf.values)
print(ldf.created_at)