如何在功能工具中为多个日期时间列创建功能？答案

【问题标题】：How to create features for multiple datetime columns in featuretools?如何在功能工具中为多个日期时间列创建功能？
【发布时间】：2022-10-21 16:29:47
【问题描述】：

很抱歉把三个问题放在一个问题上。

如何为多个日期时间列?

我得到了一个包含多个日期时间列的数据框，并希望为所有这些列创建 TimeSinceFirst、TimeSinceLast 等功能。但是只有其中一个设置为 time_index，我无法使用 DFS 获得其他与时间相关的功能。我发现了一个现在似乎已弃用的相关帖子：FeatureTools: Can there be multiple columns in time_index parameters?
有没有（表现）DFS 和 calculate_feature_matrix 之间的区别?

虽然我必须对相同结构的不同实体集进行 DFS，但是否对以下两种方法有任何偏好：
- 只是重复 DFS；
- 第一次 DFS 并保存特征定义，然后为以下实体集保存定义的 calculate_feature_matrix。

为什么我不能抑制运行时警告什么时候做DFS，怎么做？

运行时打印大量的 RuntimeWarning

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter(action="ignore", category=RuntimeWarning)
    ft.dfs(...)

/.../python3.9/site-packages/numpy/lib/nanfunctions.py:1117: RuntimeWarning: Mean of empty slice
  return np.nanmean(a, axis, out=out, keepdims=keepdims)

任何想法都受到高度赞赏！此致！

【问题讨论】：

标签： python featuretools

【解决方案1】：

我问了almost the same questions on github，并在那里得到了前两个的答案。总之，

如何为多个日期时间列?

您应该创建自定义原语来制作它。引用 here 的话，“对于自定义原语，您可以复制 TimeSinceLast 的代码，然后从 input_types = [ColumnSchema(logical_type=Datetime, semantic_tags={"time_index"})] 中删除 semantic_tags={"time_index"}。”
有没有（表现）DFS 和 calculate_feature_matrix 之间的区别?

它优于 DFS 并保存特征定义以供重用。请参考the details。

【讨论】：