我正在运行featuretools来创建新功能，并且已经从现有数据框中创建了实体集。
用于训练的数据框具有约233K记录和81列，该列分为3个实体，并作为es.dfs命令的输入参数提供，该命令在train数据集上花费约2.5个小时的执行时间，在test数据集上花费约1.5个小时的执行时间。测试数据集的大小约为120K，具有80列。
如何在减少执行时间方面提高性能？我在Kaggle内核上运行代码，而在仅运行es.dfs命令的会话的9个小时中，我损失了将近4个小时以上。
我已经在featuretools网站上引用了有关并行处理和加速代码的代码，但是当从数据帧创建实体时，如何执行该代码尚不清楚，或者可能是我不太清楚。
执行时间减少了1/4。