Personalização de um DataFrame
In your company, any data has to come with a timestamp recording when the dataset was created, to make sure that outdated information is not being used. You would like to use pandas DataFrames for processing data, but you would need to customize the class to allow for the use of timestamps.
Neste exercício, você implementará uma pequena classe LoggedDF que herda de um DataFrame pandas normal, mas tem um atributo created_at que armazena o carimbo de data/hora. Em seguida, você aumentará o método padrão to_csv() para sempre incluir uma coluna que armazene a data de criação.
Dica: todos os métodos do DataFrame têm muitos parâmetros, e não é sustentável copiar todos eles para cada método que você estiver personalizando. O truque é usar argumentos de comprimento variável *args e **kwargspara capturar todos eles.
Este exercício faz parte do curso
Programação orientada a objetos em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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)