我有多列采购的数据,包括以下三栏:
PURCHASE_ID (index of purchase)
WORKER_ID (index of worker)
ACCOUNT_ID (index of account)
一个工作人员可以有多个与他们关联的帐户,一个帐户可以有多个工作人员。
如果我创建了员工实体和帐户实体并添加了这些关系,那么我就会得到一个错误:
KeyError: 'Variable: ACCOUNT_ID not found in entity'
到目前为止,我的代码如下:
import pandas as pd
import featuretools as
我正在使用特性工具处理数据,并在检查结果之后。我发现也许计数不同的日子()可能比count()更好。但我是新来的,我找不到任何方法来获得这类功能。有什么想法吗?
a = pd.DataFrame({'ID1':['A01','A01','A02','A02','A02'],'ID2':['B02','B03','B04','B05','B06'],'f1':[1,1,2,2,2],'
我想测试一下azure databricks notebooks中的featuretools功能。然而,获得如下模块错误 ModuleNotFoundError: No module named 'featuretools' featuretools的源代码如下。 https://docs.featuretools.com/en/stable/_modules/featuretools/feature_base/features_deserializer.html
我正在使用featuretools文档来学习entityset,目前我得到了以下代码的错误KeyError: 'Variable: device not found in entity':
import featuretools as ft
data = ft.demo.load_mock_customer()
customers_df = data["customers"]
customers_df
sessions_df = data["sessions"]
sessions_df.sample(5)
transactions_df = da
我的目标是将Norm1下面表示的概率密度函数归一化。当我将方程直接导入到ax.contour中时,它会起作用,但在外部调用方程时就不起作用了。
在尝试将Norm1传递给ax.contour时,我得到了以下错误:
raise TypeError(f"Input z must be 2D, not {z.ndim}D")
TypeError: Input z must be 2D, not 3D
对于上下文,我有两个单独的组,其中包含各种XY点。每个XY点都有一个标记为id的标识符。我为每个唯一的点指定一个圆或半径。我想从每组中减去PDF。输出是0到1之间的归一化PDF,
在PostgreSQL我有这张桌子..。(在最左边的"timestamp02“中有一个主键,它没有显示在这个图像中,请不要麻烦,它对这个问题并不重要)
在上表中,所有列都是通过查询输入的,但"time_index“除外,我希望每次填充每一行时都会通过触发器自动填充”“。
这是创建相同表的代码(没有任何值),因此每个人都可以使用Postgre查询面板创建它。
CREATE TABLE table_ebscb_spa_log02
(
pcnum smallint,
timestamp02 timestamp with time zone NOT NULL DEFA
我在一个SQLite数据库中有下表
CREATE TABLE `log` (
`time` REAL NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
`data` BLOB NOT NULL
) WITHOUT ROWID;
CREATE INDEX `time_index` ON `log`(`time`);
创建索引是因为最频繁的查询将是
SELECT * FROM `log` WHERE `time` BETWEEN ? AND ?
由于添加新记录时的时间是总是,所以这里并不真正需要索引。因此,我想“告诉”SQLite引擎一些类似的东西:“行将与'
我有一个二元分布,它是从'Int_1','Int_2'中每个Group的xy点生成的。我通过Norm将分布归一化,并将其传递给轮廓以显示z值。 我想返回在'Item_X','Item_Y'中显示的xy点的二元分布的z值。使用白色散射点的下图中提供了一个这样的示例。 最后,我将把每个时间点的'Item_X','Item_Y'的z值传递给一个数据帧,并将其附加回原始df。 import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import mu
我有一个关于featuretools的make_agg_premitives函数的问题。
在我的数据中,有一些值由列表格式组成。
例如,
id products
a ['a', 'b', 'c']
b ['a','c']
a ['a','c']
我想通过使用各种自定义函数来聚合products列:
def len_lists(values):
return len(a)
len_ =
我正在用写笔记本。下面是两个表的屏幕截图,以显示我们在这两个表中都有ID列。
下面是我在尝试设置实体集并添加关系时的代码。
import featuretools as ft
import pandas as pd
es = ft.EntitySet()
es = es.add_dataframe(dataframe=train_sampled, index='new_index', dataframe_name='application', make_index=True)
es = es.add_dataframe(dataframe=bureau
我正在尝试遵循名为:使用自动化功能工程预测客户的下一次购买的Featuretools教程 有关Featuretools的更多信息,请查看此处:https://docs.featuretools.com/index.html 数据可以在这里获得:https://www.instacart.com/datasets/grocery-shopping-2017 当我尝试运行教程(jupyter Notebook)中包含的命令时,我得到了这个异常: import featuretools as ft
from dask import bag
from dask.diagnostics import