teradataml.store.feature_store.models.FilterManager.update = update(self, filter_id)

DESCRIPTION:
    Switches to a different filter scenario in the filter manager.
 
PARAMETERS:
    filter_id:
        Required Argument.
        Specifies the filter ID to switch to. 
        Note:
            The 'filter_id' must exist in the filter artifact's table.
        Types: int
 
RETURNS:
    bool: True if the filter is switched successfully.
 
RAISES:
    TeradataMlException
 
EXAMPLES:
    >>> load_example_data('dataframe', 'admissions_train')
    >>> df = DataFrame("admissions_train")
 
    # Create a FeatureStore.
    >>> from teradataml import FeatureStore, FilterManager
    >>> fs = FeatureStore(repo='vfs_v1', data_domain='sales')
    Repo vfs_v1 does not exist. Run FeatureStore.setup() to create the repo and setup FeatureStore.
    >>> fs.setup()
 
    # Example 1: Create a FilterManager and load filter definitions, then switch 
    #            to a different filter scenario.
    # Create an instance of FilterManager and load filter definitions.
    >>> fm = FilterManager(repo='vfs_v1', name='stats_filter_manager')
    Filter Manager 'stats_filter_manager' does not exist. Run FilterManager.load_filter() to create it.
    >>> fm.load_filter(df=df.groupby('stats').count()[['stats']])
    True
    >>> fm.get_current_filter()
          stats
    0  Advanced
 
    # Switch to filter scenario with filter_id = 2.
    >>> fm.update(2)
    >>> fm.get_current_filter()
          stats
    0  Beginner