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DataFrame 사용자 정의하기

회사에서는 오래된 정보가 사용되지 않도록, 모든 데이터에 해당 데이터셋이 생성된 시점을 기록하는 타임스탬프가 반드시 포함되어야 합니다. 데이터를 처리할 때 pandas DataFrame을 사용하고자 하지만, 타임스탬프를 사용할 수 있도록 클래스를 사용자 정의해야 합니다.

이 연습에서는 일반 pandas DataFrame을 상속받되, 생성 시각을 저장하는 created_at 속성을 갖는 간단한 LoggedDF 클래스를 구현합니다. 그리고 표준 to_csv() 메서드를 확장해, 항상 생성 날짜를 저장하는 열이 포함되도록 만듭니다.

팁: DataFrame 메서드는 매개변수가 매우 많기 때문에, 사용자 정의할 때마다 모두 복사하는 것은 비효율적입니다. 가변 길이 인수 *args와 **kwargs를 사용해 모든 인수를 받아 처리하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python의 객체 지향 프로그래밍

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행