teradataml.store.feature_store.feature_store.FeatureStore.get_group_features = get_group_features(self, group_name)

DESCRIPTION:
    Get the Features from the given feature group name.
 
PARAMETERS:
    group_name:
        Required Argument.
        Specifies the name of the group the feature belongs to.
        Types: str
 
RETURNS:
    List of Feature objects.
 
RAISES:
    TeradataMLException
 
EXAMPLES:
    >>> from teradataml import DataFrame, FeatureStore, load_example_data
    
    # Create DataFrame on sales data.
    >>> load_example_data("dataframe", "sales")
    >>> df = DataFrame("sales")
    >>> df
                  Feb    Jan    Mar    Apr    datetime
    accounts
    Orange Inc  210.0    NaN    NaN  250.0  04/01/2017
    Jones LLC   200.0  150.0  140.0  180.0  04/01/2017
    Blue Inc     90.0   50.0   95.0  101.0  04/01/2017
    Alpha Co    210.0  200.0  215.0  250.0  04/01/2017
    Yellow Inc   90.0    NaN    NaN    NaN  04/01/2017
 
    # Create FeatureStore for repo 'vfs_v1'.
    >>> fs = FeatureStore("vfs_v1")
    Repo vfs_v1 does not exist. Run FeatureStore.setup() to create the repo and setup FeatureStore.
    # Setup FeatureStore for this repository.
    >>> fs.setup()
    True
    
    # Create FeatureGroup with name 'sales' from DataFrame.
    >>> fg = FeatureGroup.from_DataFrame(
    ...    name="sales", df=df, entity_columns="accounts", timestamp_column="datetime")
    # Apply the FeatureGroup to FeatureStore.
    >>> fs.apply(fg)
    True
 
    # Get all the features belongs to the group 'sales' from repo 'vfs_v1'.
    >>> features = fs.get_group_features('sales')
    >>> features
    [Feature(name=Jan), Feature(name=Feb), Feature(name=Apr), Feature(name=Mar)]
    >>>