featuretools.primitives.NumConsecutiveLessMean#

class featuretools.primitives.NumConsecutiveLessMean(skipna=True)[source]#

确定小于均值的最长连续子序列的长度。

描述

给定一个数字列表,找到小于整个序列均值的最长连续子序列。返回最长子序列的长度。

参数:

skipna (bool) – 如果为 False 且 x 中的任何值为 NaN,则结果将为 NaN。如果为 True,则跳过 NaN 值。默认为 True。

示例

>>> num_consecutive_less_mean = NumConsecutiveLessMean()
>>> num_consecutive_less_mean([1, 2, 3, 4, 5, 6])
3.0

我们还可以控制 NaN 值的处理方式。

>>> num_consecutive_less_mean = NumConsecutiveLessMean(skipna=False)
>>> num_consecutive_less_mean([1, 2, 3, 4, 5, 6, None])
nan
__init__(skipna=True)[source]#

方法

__init__([skipna])

flatten_nested_input_types(input_types)

将嵌套的列模式输入展平为单个列表。

generate_name(base_feature_names, ...)

generate_names(base_feature_names, ...)

get_args_string()

get_arguments()

get_description(input_column_descriptions[, ...])

get_filepath(filename)

get_function()

属性

base_of

base_of_exclude

commutative

default_value

如果未找到数据,此特征返回的默认值。

description_template

input_types

woodwork.ColumnSchema 输入类型

max_stack_depth

name

原语名称

number_output_features

与此特征关联的特征矩阵中的列数

return_type

ColumnSchema 返回类型

stack_on

stack_on_exclude

stack_on_self

uses_calc_time