1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Programowanie obiektowe w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Dostosowywanie DataFrame

W twojej firmie każde dane muszą być opatrzone znacznikiem czasu wskazującym moment ich utworzenia – po to, aby mieć pewność, że nie korzysta się z nieaktualnych informacji. Chcesz używać DataFrame'ów z biblioteki pandas do przetwarzania danych, ale potrzebujesz dostosować tę klasę tak, aby obsługiwała znaczniki czasu.

W tym ćwiczeniu zaimplementujesz niewielką klasę LoggedDF, która dziedziczy po standardowym DataFrame'ie z pandas, ale posiada atrybut created_at przechowujący znacznik czasu. Następnie rozszerzysz standardową metodę to_csv() tak, aby zawsze dodawała kolumnę z datą utworzenia.

Wskazówka: metody DataFrame'a mają wiele parametrów i kopiowanie ich wszystkich dla każdej dostosowanej metody byłoby niepraktyczne. Rozwiązaniem jest użycie argumentów o zmiennej długości *args i **kwargs, które przechwytują wszystkie parametry.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Zaimportuj pandas jako pd.
  • Zdefiniuj klasę LoggedDF dziedziczącą po pd.DataFrame.
  • Zdefiniuj konstruktor z argumentami *args i **kwargs, który:
    • wywołuje konstruktor pd.DataFrame z tymi samymi argumentami,
    • przypisuje datetime.today() do self.created_at.