python - Chainladder: 評価期間が揃っていない複数の三角形で機能しますか?

Question

三角形/開発クラス (eg.age_to_age) からプロパティを抽出しようとすると、それぞれ異なる評価日を持つ複数の三角形でパラメーター化されます。

次の例は、この問題を示しています。

チェーンラダーを cl としてインポート panda を pd としてインポート

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)

次に、三角形をフィルタリングして特徴を抽出しますが、評価日が「爆発」しており、結果は無意味です。

cl_tri.iloc[0].age_to_age

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

この状況に対処する最善の方法は何ですか? クラスオブジェクトを分離しますか？