featuretools.primitives.AbsoluteDiff

class featuretools.primitives.AbsoluteDiff(method='ffill', limit=None)

计算列表中数字与前一个元素的绝对差值.

Description:

对输入中的所有元素计算其与前一个元素的绝对差值.输出中的第一个元素始终为nan,因为第一个元素没有前一个元素. 输入中包含nan的元素将根据method参数指定的前向填充或后向填充方法进行填充.

Parameters:

• method (str) –

  用于填充重新索引的Series中nan值的方法.可能的值为[‘pad’, ‘ffill’, ‘backfill’, ‘bfill’].默认值为’ffill’.

  pad / ffill: 将最后一个有效观测值向前传播以填补空白

  backfill / bfill: 将下一个有效观测值向后传播以填补空白

• limit (int) – 可以填充的连续NaN值的最大数量.默认值为None.

Examples

>>> absolute_diff = AbsoluteDiff()
>>> absolute_diff([2, 5, 15, 3]).tolist()
[nan, 3.0, 10.0, 12.0]

使用’ffill’参数对输入元素进行前向填充

>>> absolute_diff_ffill = AbsoluteDiff(method="ffill")
>>> absolute_diff_ffill([None, 5, 10, 20, None, 10, None]).tolist()
[nan, nan, 5.0, 10.0, 0.0, 10.0, 0.0]

使用’bfill’参数对输入元素进行后向填充

>>> absolute_diff_bfill = AbsoluteDiff(method="bfill")
>>> absolute_diff_bfill([None, 5, 10, 20, None, 10, None]).tolist()
[nan, 0.0, 5.0, 10.0, 10.0, 0.0, nan]

可以限制填充的nan值的数量

>>> absolute_diff_limitfill = AbsoluteDiff(limit=2)
>>> absolute_diff_limitfill([2, None, None, None, 3, 1]).tolist()
[nan, 0.0, 0.0, nan, nan, 2.0]

__init__(method='ffill', limit=None)

Methods

__init__([method, limit])
flatten_nested_input_types(input_types)	将嵌套的列模式输入展平成一个列表.
generate_name(base_feature_names)
generate_names(base_feature_names)
get_args_string()
get_arguments()
get_description(input_column_descriptions[, ...])
get_filepath(filename)
get_function()

Attributes

base_of
base_of_exclude
commutative
default_value	Default value this feature returns if no data found.
description_template
input_types	woodwork.ColumnSchema types of inputs
max_stack_depth
name	Name of the primitive
number_output_features	Number of columns in feature matrix associated with this feature
return_type	ColumnSchema type of return
stack_on
stack_on_exclude
stack_on_self
uses_calc_time
uses_full_dataframe