Personnaliser un DataFrame
Dans votre entreprise, toute donnée doit être accompagnée d’un horodatage indiquant quand l’ensemble de données a été créé, afin d’éviter l’utilisation d’informations obsolètes. Vous souhaitez utiliser les DataFrames pandas pour traiter les données, mais vous devez personnaliser la classe pour gérer ces horodatages.
Dans cet exercice, vous allez implémenter une petite classe LoggedDF qui hérite d’un DataFrame pandas classique mais possède un attribut created_at stockant la date de création. Vous enrichirez ensuite la méthode standard to_csv() pour inclure systématiquement une colonne contenant la date de création.
Astuce : les méthodes de DataFrame ont de nombreux paramètres, et il n’est pas viable de tous les recopier pour chaque méthode que vous personnalisez. L’astuce consiste à utiliser des arguments de longueur variable *args et **kwargs pour tous les capturer.
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
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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)