通用特征编程通常涉及以下步骤：
数据准备
首先，你需要准备数据集，包括特征列和标签列。
特征列可以是数值型或类别型，而标签列通常是二分类或多分类的目标变量。
特征工程
通用组合特征：通过统计不同离散特征在不同取值水平下、不同连续特征取值之和创建的特征。例如，对于特征A和B，可以创建组合特征A+B、A-B、A*B等，并根据card_id进行分组求和。
业务统计特征：根据业务需求，创建一些统计特征，如均值、中位数、最大值、最小值等。
特征选择与转换
选择对模型预测有用的特征，并对其进行必要的转换，如标准化、归一化等。
特征存储
将创建的特征存储在合适的数据结构中，如DataFrame或字典，以便后续使用。
```python
import pandas as pd
创建示例数据集
data = {
'card_id': [1, 2, 1, 3],
'A': [1, 2, 1, 2],
'B': [2, 1, 2, 2],
'C': [4, 5, 1, 5],
'D': [7, 5, 4, 8]
}
df = pd.DataFrame（data）
标注特征类别
numeric_cols = ['C', 'D']
category_cols = ['A', 'B']
创建一个以id为key、空字典为value的字典
features = {}
card_all = df['card_id'].values.tolist（）
for card in card_all:
features[card] = {}
创建通用组合特征
for col1 in numeric_cols:
for col2 in numeric_cols:
if col1 != col2:
combined_feature = col1 + col2
features[card][f'{col1}_{col2}'] = df.groupby（'card_id'）[[col1, col2]].sum（）.reset_index（）[[col1, col2]].sum（axis=1）
打印结果
for card_id, feature_dict in features.items（）:
print（f"Card ID: {card_id}"）
for feature_name, feature_values in feature_dict.items（）:
print（f"Feature: {feature_name}, Values: {feature_values.values}"）
```
在这个示例中，我们创建了一个简单的数据集，并定义了数值型特征列`C`和`D`。然后，我们遍历每个card_id，并创建组合特征`C+D`，将其存储在字典中。
建议
数据预处理：确保数据集的质量，处理缺失值和异常值。
特征选择：根据模型的需求选择合适的特征，避免过拟合。
特征转换：根据特征的类型和分布选择合适的转换方法，如标准化、归一化等。
代码优化：根据实际需求优化代码结构，提高代码的可读性和可维护性。
通过以上步骤和示例代码，你可以开始尝试编写通用特征编程的代码，并根据具体业务需求进行调整和优化。