Блог

Я пытаюсь использовать featuretools для создания матрицы функций для обучения прошлым данным и прогнозирования некоторых будущих данных. Итак, это моя настройка:

 import featuretools as ft
import pandas as pd

df_hotel = pd.DataFrame({
    'hotel_id': [1, 2],
})

df_bookings = pd.DataFrame({
    'bookings_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'time': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],
    'hotel_id': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
    'bookings': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

es = ft.EntitySet()

es = es.entity_from_dataframe(
    entity_id='c',
    dataframe = df_bookings,
    index='bookings_id',
    time_index='time'
)

es = es.entity_from_dataframe(
    entity_id='hotels',
    dataframe=df_hotel,
    index='hotel_id'
)

es = es.add_relationship(
    ft.Relationship(
        es['hotels']['hotel_id'],
        es['bookings']['hotel_id'],
    )
)
  

И я создаю матрицу функций следующим образом:

 feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(
    entityset=es,
    target_entity='bookings',
    cutoff_time=3,
    agg_primitives=["mean"]
)
feature_matrix
  

Однако это дает мне две строки (где time равно 4, после curoff), где все значения равны NAN. Желаемое поведение — также заполнять значения этих строк (но вычислять агрегированные данные только на основе прошлых данных). Возможно ли это с помощью featuretools?