Настройка DataFrame
В вашей компании любые данные должны сопровождаться временной меткой, фиксирующей момент создания набора данных, — чтобы исключить использование устаревшей информации. Вы хотите использовать DataFrame из библиотеки pandas для обработки данных, но для этого нужно расширить класс и добавить поддержку временных меток.
В этом упражнении вы реализуете небольшой класс LoggedDF, который наследует от стандартного DataFrame pandas, но при этом содержит атрибут created_at для хранения временной метки. Затем вы доработаете стандартный метод to_csv() так, чтобы он всегда добавлял столбец с датой создания.
Подсказка: методы DataFrame принимают множество параметров, и копировать их все для каждого переопределяемого метода — не лучшая идея. Решение — использовать аргументы переменной длины *args и **kwargs, чтобы перехватывать все параметры сразу.
Это упражнение является частью курса
Объектно-ориентированное программирование на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)