根据特征工具中的截止时间创建特征

Question

我正在使用功能工具，我需要创建一个使用截止时间进行计算的功能。我的实体集包含一个客户端表和一个订阅表（它有更多，但对于这个问题，只有这些是必要的）：import featuretools as ftimport pandas as pdclient_table = pd.DataFrame({'client_id': (1,2,3),                              'start_date': (dt.date(2015,1,1),dt.date(2017,10,15),dt.date(2011,1,10))})subscription_table = pd.DataFrame({'client_id': (1,3,1,2),                              'start_plan_date': (dt.date(2015,1,1),dt.date(2011,1,10), dt.date(2018,2,1),dt.date(2017,10,15)),                              'end_plan_date':(dt.date(2018,2,1),dt.date(2019,1,10), dt.date(2021,2,1),dt.date(2019,10,15))})客户表client_id   start_date0   1       2015-01-011   2       2017-10-152   3       2011-01-10减法表subscription_id client_id   start_plan_date end_plan_date0   1   1   2015-01-01      2018-02-011   2   3   2011-01-10      2019-01-102   3   1   2018-02-01      2021-02-013   4   2   2017-10-15      2019-10-15我使用 client_id 作为键并将 start_date 设置为 time_index 创建了实体集es = ft.EntitySet()es = es.entity_from_dataframe(entity_id="client",                               dataframe=client_table,                              index="client_id",                              time_index="start_date")es = es.entity_from_dataframe(entity_id="subscription",                               dataframe=subscription_table,                              index="subscription_id",                              time_index="start_plan_date",                               variable_types={"client_id": ft.variable_types.Index,                                             "end_plan_date": ft.variable_types.Datetime})relation= ft.Relationship(es["client"]["client_id"],es["subscription"]["client_id"])es = es.add_relationship(relation)print(es)出去：Entityset: None  Entities:    subscription [Rows: 4, Columns: 4]    client [Rows: 3, Columns: 2]  Relationships:    subscription.client_id -> client.client_id现在，我需要创建一个功能来估计每个客户端的截止时间（即 01/01/2018）和最近的 end_plan_date 之间的时间。在代数形式中，计算应该是有没有办法使用特征工具来创建可以生成此结果的自定义基元（聚合或转换）或种子特征？