【问题标题】：Featuretools categorical handlingFeaturetools 分类处理
【发布时间】：2019-02-27 00:32:03
【问题描述】：

Featuretools 提供处理分类变量的集成功能

variable_types={"product_id": ft.variable_types.Categorical} https://docs.featuretools.com/loading_data/using_entitysets.html

但是这些应该是 strings 或 pandas.Category 类型以实现与 Featuretools 的最佳兼容性？

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另外，是否需要手动指定所有列，如 https://github.com/Featuretools/predict-appointment-noshow/blob/master/Tutorial.ipynb 或者它们会从拟合 pandas 数据类型中自动推断出来

import featuretools.variable_types as vtypes
variable_types = {'gender': vtypes.Categorical,
                  'patient_id': vtypes.Categorical,
                  'age': vtypes.Ordinal,
                  'scholarship': vtypes.Boolean,
                  'hypertension': vtypes.Boolean,
                  'diabetes': vtypes.Boolean,
                  'alcoholism': vtypes.Boolean,
                  'handicap': vtypes.Boolean,
                  'no_show': vtypes.Boolean,
                  'sms_received': vtypes.Boolean}

【问题讨论】：

标签： python pandas feature-extraction feature-engineering featuretools

【解决方案1】：

在将数据加载到 Featuretools 时，您应该使用 Pandas Category dtype。与使用字符串相比，这将显着节省内存使用量。

加载数据时，您无需手动指定每个变量类型。如果未提供，Featuretools 将尝试从 Pandas dtype 推断它。

【讨论】：