Personnalisation d'un DataFrame
Dans votre entreprise, toutes les données doivent être accompagnées d'un horodatage indiquant la date de création de l'ensemble de données, afin de s'assurer que des informations obsolètes ne sont pas utilisées. Vous souhaitez utiliser pandas
DataFrame pour le traitement des données, mais vous devez personnaliser la classe pour permettre l'utilisation d'horodatages.
Dans cet exercice, vous allez mettre en œuvre une petite classe LoggedDF
qui hérite d'un DataFrame ordinaire pandas
mais qui possède un attribut created_at
stockant l'horodatage. Vous augmenterez ensuite la méthode standard to_csv()
pour toujours inclure une colonne stockant la date de création.
Conseil : toutes les méthodes DataFrame ont de nombreux paramètres et il n'est pas judicieux de les copier tous pour chaque méthode que vous personnalisez. L'astuce consiste à utiliser les arguments de longueur variable *args
et **kwargs
pour les attraper tous.
Cet exercice fait partie du cours
Programmation orientée objet en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import pandas as pd
____
# 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)