teradataml.store.feature_store.models.FeatureProcess.filters

DESCRIPTION:
    Returns the filters used while running the feature process.
    Note:
        * Property is updated only after every run of the feature process.
 
PARAMETERS:
    None
 
RETURNS:
    str or list of str or list of ColumnExpression or ColumnExpression.
 
RAISES:
    None
 
EXAMPLES:
    >>> from teradataml import DataFrame, load_example_data
    # Create a DataFrame from the sales data
    >>> load_example_data('dataframe', ['sales'])
    >>> df = DataFrame("sales")
    # Create a FeatureProcess with filters on existing repository 'vfs_v1'.
    >>> fp = FeatureProcess(repo="test",
    ...                     data_domain='test_domain',
    ...                     object=df,
    ...                     entity='accounts',
    ...                     features=['Mar', 'Apr']
    ...                     )
    >>> fp.run(filters=[df.accounts=='Alpha Co', "accounts='Jones LLC'"])
    Process '108de34f-6b83-11f0-a819-f020ffe7fe09' started.
    Ingesting the features for filter 'accounts = 'Alpha Co'' to catalog.
    Ingesting the features for filter 'accounts='Jones LLC'' to catalog.
    Process '108de34f-6b83-11f0-a819-f020ffe7fe09' completed.
    True
    >>> fp.filters
    [<teradataml.dataframe.sql._SQLColumnExpression at 0x20ea1b24fa0>, "accounts='Jones LLC'"]