我正在使用功能工具，我需要創建一個使用截止時間進行計算的功能。我的實體集包含一個客戶端表和一個訂閱表（它有更多，但對于這個問題，只有這些是必要的）：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))})客戶表client_id   start_date0   1       2015-01-011   2       2017-10-152   3       2011-01-10減法表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 作為鍵并將 start_date 設置為 time_index 創建了實體集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現在，我需要創建一個功能來估計每個客戶端的截止時間（即 01/01/2018）和最近的 end_plan_date 之間的時間。在代數形式中，計算應該是有沒有辦法使用特征工具來創建可以生成此結果的自定義基元（聚合或轉換）或種子特征？