Anpassen eines DataFrame
In deinem Unternehmen muss jedes Datum mit einem Zeitstempel versehen sein, der festhält, wann der Datensatz erstellt wurde, damit keine veralteten Informationen verwendet werden. Du möchtest pandas-DataFrames zur Datenverarbeitung einsetzen, musst die Klasse aber anpassen, um Zeitstempel zu unterstützen.
In dieser Übung implementierst du eine kleine Klasse LoggedDF, die von einem normalen pandas-DataFrame erbt, aber ein Attribut created_at hat, in dem der Zeitstempel gespeichert wird. Anschließend erweiterst du die Standardmethode to_csv(), sodass immer eine Spalte mit dem Erstellungsdatum enthalten ist.
Tipp: Alle DataFrame-Methoden haben viele Parameter, und es ist nicht praktikabel, sie für jede Methode, die du anpasst, zu kopieren. Der Trick ist, variabel lange Argumente *args und **kwargs zu verwenden, um alle zu übernehmen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Objektorientierte Programmierung in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# 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)