Python 如何使用“ColumnTransformer”？

我正在尝试使用scikitlearn的

ColumnTransformer

。
以下是我所拥有的：

median_imputer = SimpleImputer(strategy = 'median')
mean_imputer = SimpleImputer(strategy = 'mean')

ct = ColumnTransformer([("LotFrontage", median_imputer, X_train.LotFrontage), ("MasVnrArea", median_imputer, X_train.MasVnrArea), ("GarageYrBlt", median_imputer, X_train.GarageYrBlt)])

imputed_X_train = pd.DataFrame(ct.fit_transform(X_train))

但这似乎不起作用，我得到了关于

fit\u变换的以下值error:

“没有有效的列规范。只允许所有整数或字符串的标量、列表或切片，或布尔掩码”

我做错了什么？
您正在传递每个三元组的第三个元素的实际列数据（
X_train.LotFrontage
等）。您应该传递列的名称[还有其他选项，请参阅文档]，例如

ct=柱状变压器([
（“中位输入者，[“临街区”，“马斯夫拉雷亚]），
（“平均值输入”，平均值输入，[“GarageYrBlt”]）
])

（由于插补器对2D输入进行操作，您需要提供一个列列表。我将两个列组合在一起，并使用了您的
mean_插补器
，只是为了使示例更复杂一些。）
名称的用途是什么？例如，“med_imp”在哪里发挥作用？来自文档：“与管道和功能联盟一样，这允许使用set_params设置变压器及其参数，并在网格搜索中进行搜索。”您还可以在名为_transformers

的

中获得安装的变压器，这是字典式的，以这些名字为关键。最后，
get\u feature\u names
将转换后的列名与转换器名放在一起。