Personalizarea unui DataFrame
În compania ta, orice set de date trebuie să fie însoțit de un marcaj de timp care înregistrează momentul creării, pentru a te asigura că nu se folosesc informații depășite. Ai vrea să folosești DataFrame-uri pandas pentru procesarea datelor, însă ai nevoie să personalizezi clasa pentru a permite utilizarea marcajelor de timp.
În acest exercițiu, vei implementa o clasă mică numită LoggedDF, care moștenește dintr-un DataFrame pandas obișnuit, dar are un atribut created_at ce stochează marcajul de timp. Vei extinde apoi metoda standard to_csv() pentru a include întotdeauna o coloană cu data creării.
Sfat: toate metodele DataFrame au mulți parametri, iar copierea tuturor pentru fiecare metodă personalizată nu este o abordare sustenabilă. Trucul este să folosești argumente de lungime variabilă — *args și **kwargs — pentru a le captura pe toate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Programare orientată pe obiecte în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)