Personalización de un DataFrame
En tu empresa, cualquier dato debe ir acompañado de una marca de tiempo que registre cuándo se creó el conjunto de datos, para asegurarte de que no se utiliza información obsoleta. Te gustaría utilizar pandas DataFrames para procesar los datos, pero tendrías que personalizar la clase para permitir el uso de marcas de tiempo.
En este ejercicio, implementarás una pequeña clase LoggedDF que hereda de un DataFrame normal pandas pero que tiene un atributo created_at que almacena la marca de tiempo. A continuación, aumentarás el método estándar to_csv() para incluir siempre una columna que almacene la fecha de creación.
Consejo: todos los métodos de DataFrame tienen muchos parámetros, y no es sostenible copiarlos todos para cada método que estés personalizando. El truco está en utilizar argumentos de longitud variable *args y **kwargspara atraparlos a todos._
Este ejercicio forma parte del curso
Programación orientada a objetos en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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)