如何获取无聚合的深度特征合成输出并与原始连接数据对比？

要实现不做聚合、得到每个客户对应多行的结果，确实不能直接给agg_primitives=[]并以customers为目标——因为DFS的核心逻辑就是为每个目标实体实例生成一行特征，当目标是customers时，关联的子实体（比如订单、交易）数据必须通过聚合原语压缩到客户维度，空聚合原语自然无法生成任何特征，所以会触发报错。

不过有两种方法可以满足你的需求：

方法1：切换目标实体到子实体，关联父实体信息 #

把目标设为与customers关联的子实体（比如orders），并开启include_entities=True参数，这样就能得到每行对应子实体实例、同时包含所属客户信息的结果，也就是每个客户对应多行（对应他们的子实体记录数）。

示例代码：

fm, features = ft.dfs(
    entityset=es,
    target_dataframe_name="orders",  # 切换为子实体作为目标
    agg_primitives=[],
    trans_primitives=[],
    include_entities=True  # 包含关联的父实体（customers）的字段
)
fm.head()

这个结果里，每个客户会对应其所有订单的行，同时带上客户的原始属性，和你要的“处理后输出与原始连接数据对比”的需求匹配。

方法2：直接获取实体集的原始连接数据 #

如果只是需要和原始连接数据对比，也可以跳过DFS，直接用Featuretools实体集的merge_dataframes方法生成合并后的原始数据：

merged_raw_df = es.merge_dataframes(dataframes=["customers", "orders"])

这样得到的就是未经过DFS处理的原始连接结果，和方法1的输出对比更直观。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jmatsen