Personalizar un DataFrame
En tu empresa, cualquier dato debe ir acompañado de una marca temporal que registre cuándo se creó el conjunto de datos, para asegurarte de que no se use información desactualizada. Te gustaría usar DataFrames de pandas para procesar datos, pero necesitas personalizar la clase para permitir el uso de marcas temporales.
En este ejercicio, implementarás una pequeña clase LoggedDF que hereda de un DataFrame estándar de pandas, pero que tiene un atributo created_at donde se guarda la marca temporal. Luego ampliarás el método estándar to_csv() para que siempre incluya una columna con la fecha de creación.
Consejo: todos los métodos de DataFrame tienen muchos parámetros, y no es sostenible copiarlos todos en cada método que personalices. El truco es usar argumentos de longitud variable *args y **kwargs para capturarlos todos.
Este ejercicio forma parte del curso
Programación orientada a objetos en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el 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)