如何获取featuretools中最高实体的trans_primitives？

在featuretools中，要获取最高实体的trans_primitives，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入featuretools库：

import featuretools as ft

1. 创建一个实体集（entity set）对象，用于存储数据：

es = ft.EntitySet()

1. 添加实体（entities）到实体集中，每个实体代表一个数据表：

es = es.entity_from_dataframe(entity_id='table_name', dataframe=dataframe, index='index_column')

其中，'table_name'是实体的名称，dataframe是数据表的DataFrame对象，'index_column'是数据表中的索引列。

1. 定义实体之间的关系（relationships），通过添加关系来连接实体：

relationship = ft.Relationship(parent_variable=es['parent_entity']['parent_variable'], 
                              child_variable=es['child_entity']['child_variable'])
es = es.add_relationship(relationship)

其中，'parent_entity'和'child_entity'是实体的名称，'parent_variable'和'child_variable'是连接实体的变量。

1. 使用Deep Feature Synthesis（DFS）方法生成特征矩阵：

feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_entity='target_entity')

其中，'target_entity'是目标实体的名称。

1. 获取最高实体的trans_primitives：

trans_primitives = ft.list_primitives().groupby('type')['name'].apply(list)['transform']

这将返回一个列表，包含所有trans_primitives的名称。

总结： 通过以上步骤，可以使用featuretools库获取最高实体的trans_primitives。featuretools是一个用于自动化特征工程的强大工具，它可以帮助我们从原始数据中自动生成有意义的特征，加速机器学习模型的训练和预测过程。

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