Een DataFrame aanpassen
In jouw bedrijf moet alle data een tijdstempel hebben waarop vastligt wanneer de gegevensset is gemaakt, zodat verouderde informatie niet wordt gebruikt. Je wilt pandas DataFrames gebruiken om data te verwerken, maar je moet de klasse aanpassen om met tijdstempels te kunnen werken.
In deze oefening implementeer je een kleine LoggedDF-klasse die erft van een gewone pandas DataFrame maar een attribuut created_at heeft waarin de tijdstempel wordt opgeslagen. Vervolgens breid je de standaardmethode to_csv() uit zodat er altijd een kolom wordt opgenomen met de aanmaakdatum.
Tip: alle DataFrame-methoden hebben veel parameters, en het is niet haalbaar om ze voor elke aangepaste methode te kopiëren. De truc is om argumenten met variabele lengte *args en **kwargs te gebruiken om ze allemaal op te vangen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Objectgeoriënteerd programmeren in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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)