Personnaliser un DataFrame
Dans votre entreprise, toute donnée doit être accompagnée d'un horodatage indiquant le moment de création de l'ensemble de données, afin d'éviter d'utiliser de l'information périmée. Vous souhaitez utiliser les DataFrames de pandas pour traiter les données, mais vous devez personnaliser la classe pour permettre l'utilisation d'horodatages.
Dans cet exercice, vous allez implémenter une petite classe LoggedDF qui hérite d'un DataFrame pandas classique, mais qui possède un attribut created_at stockant l'horodatage. Vous allez ensuite bonifier la méthode standard to_csv() pour toujours inclure une colonne qui enregistre la date de création.
Conseil : les méthodes de DataFrame ont de nombreux paramètres, et il n'est pas réaliste de tous les recopier pour chaque méthode que vous personnalisez. L'astuce consiste à utiliser les arguments de longueur variable *args et **kwargs pour tous les capter.
Cette activité fait partie du cours
Programmation orientée objet en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import pandas as pd
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# Define LoggedDF inherited from pd.DataFrame and add the constructor
____
ldf = LoggedDF({"col1": [1,2], "col2": [3,4]})
print(ldf.values)
print(ldf.created_at)