Опис абстрактного типу даних

Для вирішення задачі дослідження потрібні наступні абстрактні типи даних:

Клас SeriesArray має такі методи:

• def __init__(self) - ініціалізація.
• def _create_arr(self, volume) - внутрійшній метод для створення низькорівневого масиву з вказаним розміром.
• def copy_arr(self) - повертає копію масиву.
• def __setitem__(self, index, value) - ставить елемент на певне місце у масиві за індексом.
• def __contains__(self, item) - перевіряє чи елемент є в масиві.
• def __iter__(self) - ітератор.
• def __len__(self) - повертає кількість елементів у масиві.
• def __getitem__(self, index) - повертає елемент масиву за його індексом.
• def _resize(self, volume) - внутрішній метод для зміни розміру масиву.
• def _isFull(self) - внутрішній метод який перевіряє чи масив заповнений.
• def append(self, item) - додає елемент в кінець масиву.
• def remove(self, item) - видаляє перший зразок елементу з масиву.
• def insert(self, item, index) - додає елемент в масив на конкретну позицію.
• def map(self, func) - виконує певну дію з кожним елементом масиву.
• def __str__(self) - рядкова репрезентація масиву.

Клас DataFrame представляє собою структуру даних яка нагадує таблицю. Він містить такі методи:

• def __init__(self) - ініціалізація.
• def add_column(self, arr) - додавання стовпця.
• def add_row(self, arr) - додавання рядка.
• def reverse_rows(self) - повертає розвернуту таблицю.
• def map_column(self, index, func) - застосовує функцію для кожного значення в обраному стовпці.
• def map_row(self, index, func) - застосовує функцію для кожного значення в обраному рядку.
• def avarage_ratio_of_growth_rates - розраховує середнє відношення темпів приросту значень між двома вказаними стовпцями.
• def csv_to_df(self, path, column_range) - зчитує csv файл та поміщає вказані колонки в DataFrame.
• def __str__(self) - повертає вигляд таблиці у рядковому форматі.

Діаграма класів.

https://github.com/november-pain/Coronavirus_research/tree/master/diagram