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尝试从三角形/开发类（例如age_to_age）中提取属性，使其参数化为多个三角形，每个三角形具有不同的估值日期。

这个例子说明了这个问题：

将链梯导入为 cl 将熊猫导入为 pd

data = [['2010-01-01', '2011-06-30', 'premium', 100.0], ['2010-01-01', '2011-12-31', 'incurred', 100.0],
        ['2010-01-01', '2012-06-30', 'premium', 200.0], ['2010-01-01', '2012-12-31', 'incurred', 100.0],
        ['2010-01-01', '2013-12-31', 'incurred', 200.0], ['2011-01-01', '2011-06-30', 'premium', 100.0],
        ['2011-01-01', '2012-06-30', 'premium', 200.0], ['2011-01-01', '2012-12-31', 'incurred', 100.0],
        ['2011-01-01', '2013-12-31', 'incurred', 200.0], ['2012-01-01', '2012-06-30', 'premium', 200.0],
        ['2012-01-01', '2013-12-31', 'incurred', 200.0]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['origin', 'val_date', 'idx', 'value'])

cl_tri = cl.Triangle(data=df, index='idx', columns='value', origin='origin', development='val_date', origin_grain='%Y',
                     origin_format='%Y-%m-%d', development_format='%Y-%m-%d', cumulative=True)

然后过滤三角形以提取特征，但它已经“爆炸”了估值日期，结果是无意义的：

cl_tri.iloc[0].age_to_age

cl.Development().fit_transform(cl_tri.iloc[1]).ldf_

处理这种情况的最佳方法是什么？分离类对象？

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