teradataml.store.feature_store.feature_store.FeatureStore.get_feature = get_feature(self, name)

DESCRIPTION:
    Retrieve the feature.
 
PARAMETERS:
    name:
        Required Argument.
        Specifies the name of the feature to get.
        Types: str
 
RETURNS:
    Feature.
 
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 a 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 Feature for column 'Mar' with name 'sales_mar'.
    >>> feature = Feature('sales_mar', column=df.Mar)
 
    # Apply the Feature to FeatureStore.
    >>> fs.apply(feature)
    True
 
    # Get the feature 'sales_mar' from repo 'vfs_v1'.
    >>> feature = fs.get_feature('sales_mar')
    >>> feature
    Feature(name=sales_mar)