我有一个这样的数据框
<pre><code>data = {'Customer':['C1', 'C1', 'C1', 'C2', 'C2
我在理解cutoff_dates概念时遇到麻烦。
我真正想要的是通过一个说60天（没有当前交易）的时间窗口来计
下面是来自官方<a href="https://featuretools.alteryx.com/en/latest/getting_started/afe.html" rel="nofollow noreferrer">docs</a> </p
我正在使用功能工具0.20.0和考拉1.3.0。
<h1>为所有客户创建功能矩阵</h1>
feature_matrix_cust，feature_defs
我正在尝试使用<a href="https://featuretools.alteryx.com/en/stable/index.html" rel="nofollow noreferrer">FeatureTools</a>创建用
我正在尝试使用 featuretools 库在一个简单的数据集上创建新功能，但是，每当我尝试使用更大的 <code>max_d
从 v0.12.0 版本开始，FeatureTools 允许您为多输出原语分配自定义名称：<a href="https://github.com/alteryx/featuretoo
在 featuretools 的经典模拟客户数据集示例中，如果我必须派生 <code> struct ContentView: View {
@State var
我正在使用 Featuretools 库来尝试生成涉及客户交易的自定义功能。我测试了该函数并返回了答案，所以我
我正在尝试使用自动化特征工程 - 我已经让它在原始数据帧上工作，但我不确定是否在内存不足的数据
我正在尝试在 Featuretools 中创建一个自定义 TransformPrimitive 来计算滚动统计数据，如滚动总和或平均值。<
我正在 Featuretools 中创建一个实体集。执行 <code>add_last_time_indexes()</code> 时出现错误 <code>Could not convert obj
我正在尝试使用 featuretools 创建自定义原始 <strong>rolling-sum</strong> 功能，以下是代码：-
<pre><code>class R
我正在使用 featuretools Deep Feature Sintesys 为 40k 行和 200 列的数据集构建特征。我选择了大约 40 个转换原语
我创建了如下的自定义基元。
<pre><code>class Correlate(TransformPrimitive):
name = 'correlate'
input_types = [Num
在 <code>final foo = FutureProvider<InitializeState>((ref) async* {
FacadeGlobalService? service = ref.watch(globalServiceWatchP
<a href="https://featuretools.alteryx.com/en/stable/guides/specifying_primitive_options.html" rel="nofollow noreferrer">The documentation
使用Featuretools，我想将某个特征的值转换为排名。
这将是确切的问题。如果有人可以帮助我，请回
我有超过 100,000 行带有时间戳的训练数据，我想为新的测试数据计算一个特征矩阵，其中只有 10 行。测
我有一个目标特征的数据框，如下所示：
<pre><code>x x1 y
1 2 3
2 3 4
</code></pre>
现在我用feautretools自动
