python - df.groupby('A').agg('min') はどのように機能ツールに変換されますか?

Question

この単純なコード スニペットがあるとします。データフレームをグループ化、集約、およびマージします。

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パンダの使用:

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データ

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],
               'B': [1, 2, 3, 4],
               'C': [0.3, 0.2, 1.2, -0.5]})

DF:

    A   B   C
0   1   1   0.3
1   1   2   0.2
2   2   3   1.2
3   2   4   -0.5

グループと集計

df_result = df.groupby('A').agg('min')
df_result.columns =  ['groupby_A(min_'+x+')' for x in df_result.columns]

df_結果:

    groupby_A(min_B)    groupby_A(min_C)
A       
1   1                   0.2
2   3                   -0.5

マージ

df_new = pd.merge(df,df_result,on='A')
df_new

df_new:

    A   B   C       groupby_A(min_B)    groupby_A(min_C)
0   1   1   0.3     1                   0.2
1   1   2   0.2     1                   0.2
2   2   3   1.2     3                  -0.5
3   2   4   -0.5    3                  -0.5

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featuretools を使用した試み:

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# ---- Import the Module ----
import featuretools as ft

# ---- Make the Entity Set (the set of all tables) ----
es = ft.EntitySet()

# ---- Make the Entity (the table) ----
es.entity_from_dataframe(entity_id = 'df', 
                         dataframe = df)


# ---- Do the Deep Feature Synthesis (group, aggregate, and merge the features) ----
feature_matrix, feature_names = ft.dfs(entityset = es, 
                                       target_entity = 'df',
                                       trans_primitives = ['cum_min'])

feature_matrix

機能マトリックス:

        A       B       C       CUM_MIN(A)  CUM_MIN(B)  CUM_MIN(C)
index                       
0       1       1       0.3     1           1           0.3
1       1       2       0.2     1           1           0.2
2       2       3       1.2     1           1           0.2
3       2       4       -0.5    1           1           -0.5

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Pandas での操作はどのように featuretools に変換されますか (できれば別のテーブルを追加せずに)?

私が featuretools を試しても正しい出力が得られませんでしたが、使用したプロセスはある程度正しいと思います。