featuretools.EntitySet.normalize_dataframe#

EntitySet.normalize_dataframe(base_dataframe_name, new_dataframe_name, index, additional_columns=None, copy_columns=None, make_time_index=None, make_secondary_time_index=None, new_dataframe_time_index=None, new_dataframe_secondary_time_index=None)[source]#

从现有列的唯一值创建新的数据框和关系。

参数：

  • base_dataframe_name (str) – 要拆分的数据框名称。

  • new_dataframe_name (str) – 新数据框的名称。

  • index (str) – 旧数据框中将成为新数据框索引的列。关系将通过此列创建。

  • additional_columns (list[str]) – 要从 base_dataframe 中移除并移动到新数据框的列名列表。

  • copy_columns (list[str]) – 要从旧数据框复制并移动到新数据框的列名列表。

  • make_time_index (bool 或 str, 可选) – 根据 base_dataframe 中的时间索引为新数据框创建时间索引，可选择指定 base_dataframe 中用于 time_index 的列。如果指定为 True 但未指定特定列名，则使用主要时间索引。如果 base_dataframe 具有时间索引，则默认为 True。

  • make_secondary_time_index (dict[str -> list[str]], 可选) – 从键创建次要时间索引。字典的值是要与次要时间索引关联的列。只允许有一个次要时间索引。如果为 None，则只关联时间索引。

  • new_dataframe_time_index (str, 可选) – 重命名新数据框的时间索引。

  • new_dataframe_secondary_time_index (str, 可选) – 重命名新数据框的次要时间索引。