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分析案例：

数据集

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主函数代码

构建类feature_generation

类feature_generation的方法fit_generate

函数generate

函数auto_var

自定义的各类衍生函数们

计算最近p个月特征inv大于0的月份数。

where函数

计算最近p个月特征inv的均值

nanmean()函数 

计算最近p个月，最近一次特征inv大于0到现在的月份数（可能有误）

计算最近p个月特征inv的变异系数。

计算最近p个月inv的极差。

计算最近p个月中，后一个月inv相比前一个月inv增长的月份数（原函数可能有误）

计算最近p个月inv的修剪均值（原函数可能有误）

分析案例：

Python手写了 35 种可解释的特征工程方法 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

本节为读者介绍业内实用效果较好的35种基于时间序列进行特征聚合的方法 

数据集

接下来我们将 ft 这个特征按照月份划分为12个特征 命名为ft1 ft2 ......ft12 代表每个用户每个月额度使用

主函数代码

#读取数据
data = pd.read_excel('textdata.xlsx')
#指定参与衍生的变量名
FEATURE_LIST = ['ft','gt']
#指定聚合月份
P_LIST = [3,6]
#调用变量衍生函数
gen = feature_generation(data, FEATURE_LIST, P_LIST)
df = gen.fit_generate()

构建类feature_generation

这个类的构造函数：

data 即为我们传入的需要处理的数据

feature_list 即为我们需要处理的特征名 注意是前缀 例如我们需要传入的是ft 而不是ft1 ft2

p_list 即为需要聚合的月份

df 是我们最终得到的数据表格

func_list 是我们可以调用的函数的名字

类feature_generation的方法fit_generate

def fit_generate(self):
        """
        通过循环变量名inv和月份p，
        实现全部变量的衍生
        """
        for self.inv in self.feature_list:
            for self.p in self.p_list:
                var_df = self.generate(self.inv, self.p)
                self.df = pd.concat([self.df, var_df], axis=1)
        return self.df

外层循环是遍历我们需要衍生的特征

内层循环是遍历具体的月份

for self.inv in self.feature_list:
            for self.p in self.p_list:

在循环里我们调用函数generate传入特征名和月份，然后将返回的结果存入var_df中 然后把var_df给拼接到df里 直到将所有处理好的特征都放到df中 结束循环 返回df

                var_df = self.generate(self.inv, self.p)
                self.df = pd.concat([self.df, var_df], axis=1)

函数generate

python进程池：multiprocessing.pool - jihite - 博客园

def generate(self, inv, p):
        """
        多进程，衍生变量主函数
        """
        var_df = pd.DataFrame([])
        pool = multiprocessing.Pool(self.core_num)
        results = [pool.apply_async(self.auto_var, [func]) for func in self.func_list]
        pool.close()
        pool.join()
        for i in range(len(results)):
            try:
                columns, value = results[i].get()
                var_df[columns] = value
            except:
                continue
        return var_df

调用函数auto_var 参数为我们定义的函数名

results = [pool.apply_async(self.auto_var, [func]) for func in self.func_list]

results的返回值 是每一列的列名+数据

然后我们就把每一个result结果放进var_df(DataFrame数据类型)中

for i in range(len(results)):
    try:
        columns, value = results[i].get()
        var_df[columns] = value
    except:
        continue

函数auto_var

def auto_var(self, func):
        if func == 'Num':
            try:
                return self.Num(self.inv, self.p)
            except:
                print("Num PARSE ERROR", self.inv, self.p)
        elif func == 'Nmz':
            try:
                return self.Nmz(self.inv, self.p)
            except:
                print("Nmz PARSE ERROR", self.inv, self.p)

依次调用我们需要的函数

自定义的各类衍生函数们

计算最近p个月特征inv大于0的月份数。

 #计算最近p个月特征inv大于0的月份数。
    def Num(self, inv, p):
        df = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)].values
        auto_value = np.where(df > 0, 1, 0).sum(axis=1)
        return inv + '_num' + str(p), auto_value

where函数

​

 np.where()的使用方法_YECHAOOO的博客-CSDN博客_np where

inv + '1':inv + str(p)

 这个就是对应的特征名 例如inv=ft p=3时  提取ft1这一列到ft3这一列的数据

下面是对这个函数返回值做一个测试 

df=pd.DataFrame({'X1':[1,2,3],'X2':[4,5,6],'X3':[7,8,9]})
print(df)

        ​

test = df.loc[:, 'X1':'X2'].values
print(test)
auto_value = np.where(test > 3, 1, 0).sum(axis=1)
print(auto_value)

                       ​

返回的就是每一个数据（一行）大于3的个数

计算最近p个月特征inv的均值

#计算最近p个月特征inv的均值。
    def Avg(self, inv, p):
        df = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)].values
        auto_value = np.nanmean(df, axis=1)
        return inv + '_avg' + str(p), auto_value

nanmean()函数 

np.nansum()、np.nanmean() 函数用法_YL_python_C++_java的博客-CSDN博客_np.nanmean

忽略nan数值求平均值

计算最近p个月，最近一次特征inv大于0到现在的月份数（可能有误）

#计算最近p个月，最近一次特征inv大于0到现在的月份数。
    def Msg(self, inv, p):
        df = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)].values
        df_value = np.where(df > 0, 1, 0)
        auto_value = []
        for i in range(len(df_value)):
            row_value = df_value[i, :]
        if row_value.max() <= 0:
            indexs = '0'
            auto_value.append(indexs)
        else:
            indexs = 1
        for j in row_value:
            if j > 0:
                break
        indexs += 1
        auto_value.append(indexs)
        return inv + '_msg' + str(p), auto_value

        df_value = np.where(df > 0, 1, 0)

此时df_value是一个与df同型的矩阵

例：

df=pd.DataFrame({'X1':[1,2,3],'X2':[4,5,6],'X3':[7,8,9]})
print(df)
test = df.loc[:, 'X1':'X2'].values
print(test)
auto_value = np.where(test == 3, 1, 0)
print(auto_value)

计算最近p个月特征inv的变异系数。

均值除以方差

#计算最近p个月特征inv的变异系数。
    def Cva(self, inv, p):
        df = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)]
        auto_value = np.nanmean(df, axis=1) / (np.nanvar(df, axis=1) + 1e-10)
        return inv + '_cva' + str(p), auto_value

计算最近p个月inv的极差。

最大值减去最小值

    #计算最近p个月inv的极差。
    def Ran(self, inv, p):
        df = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)].values
        auto_value = np.nanmax(df, axis=1) - np.nanmin(df, axis=1)
        return inv + '_ran' + str(p), auto_value

计算最近p个月中，后一个月inv相比前一个月inv增长的月份数（原函数可能有误）

#计算最近p个月中，后一个月inv相比前一个月inv增长的月份数。
    def Nci(self, inv, p):
        arr = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)].values
        auto_value = []
        for i in range(len(arr)):
            df_value = arr[i, :]
        value_lst = []
        for k in range(len(df_value) - 1):
            minus = df_value[k] - df_value[k + 1]
        value_lst.append(minus)
        value_ng = np.where(np.array(value_lst) > 0, 1, 0).sum()
        auto_value.append(np.nanmax(value_ng))
        return inv + '_nci' + str(p), auto_value

修改之后：

#计算最近p个月中，后一个月inv相比前一个月inv增长的月份数。
    def Nci(self, inv, p):
        arr = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)].values
        auto_value = []
        for i in range(len(arr)):
            df_value = arr[i, :]
            value_lst = []
            for k in range(len(df_value) - 1):
                minus = df_value[k+1] - df_value[k]
            value_lst.append(minus)
            value_ng = np.where(np.array(value_lst) > 0, 1, 0).sum()
            auto_value.append(np.nanmax(value_ng))
        return inv + '_nci' + str(p), auto_value

给修改的函数写了一个简单的案例

df=pd.DataFrame({'X1':[4,5,6],'X2':[6,5,3],'X3':[7,8,9]})
print(df)
def Nci(data,n):
    arr = data.loc[:, 'X1':'X'+str(n)].values
    auto_value = []
    for i in range(len(arr)):
        df_value = arr[i, :]
        value_lst = []
        for k in range(len(df_value) - 1):
            minus = df_value[k+1] - df_value[k]
            value_lst.append(minus)
            value_ng = np.where(np.array(value_lst) > 0, 1, 0).sum()
        auto_value.append(np.nanmax(value_ng))
    print(auto_value)
Nci(df,3)

计算最近p个月inv的修剪均值（原函数可能有误）

修剪均值：去掉最大值最小值之后再求均值

#计算最近p个月inv的修剪均值。
    def Trm(self, inv, p):
        df = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)]
        auto_value = []
        for i in range(len(df)):
            trm_mean = list(df.loc[i, :])
        trm_mean.remove(np.nanmax(trm_mean))
        trm_mean.remove(np.nanmin(trm_mean))
        temp = np.nanmean(trm_mean)
        auto_value.append(temp)
        return inv + '_trm' + str(p), auto_value

原函数可能有误

修改之后

#计算最近p个月inv的修剪均值。
    def Trm(self, inv, p):
        df = self.data.loc[:, inv + '1':inv + str(p)]
        auto_value = []
        for i in range(len(df)):
            trm_mean = list(df.loc[i, :])
            trm_mean.remove(np.nanmax(trm_mean))
            trm_mean.remove(np.nanmin(trm_mean))
            temp = np.nanmean(trm_mean)
            auto_value.append(temp)
        return inv + '_trm' + str(p), auto_value