Python 如何在sklearn中的输出列抛出管道上应用OneHotEncoder？

我使用逻辑回归将图像分为3类，可能还有更多。我的标签列是

train_data[“label”]

它由类名称的字符串组成。我要做的是将所有数据帧传递到一个管道，该管道包含一个列_转换器，该转换器还包含一个OneHotEncoder（）来转换我的标签列。我自己尝试过，但失败了

这是我的数据帧中的一行的示例：

身份证件
形象
标签
深部特征
镜像阵列
0
24
高：32宽：32
鸟
[0.242872, 1.09545, 0.0, 0.39363, 0.0, 0.0, 11.8949, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.57885, 0.495467, 2.51413, 0.0, 1.51801, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.5814, 0.0, 0.0, 2.59561, 2.70796,
0.0, 0.0, 0.0, 0.85099, 0.0, 0.720349, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.270036, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.085928, 0.0, 0.701023, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0248057, 0.0, 0.0, 0.17549, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.39278, 0.0, 0.0, 4.47187, 0.0, 1.63583, 0.0, 4.41748,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.41179, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, ...]
[73, 77, 58, 71, 68, 50, 77, 69, 44, 120, 116, 83, 125, 120, 90, 155, 148, 117, 147, 152, 106, 133, 136, 92, 112, 101, 75, 100, 84, 68, 100, 78, 74, 69, 49, 51, 22, 16, 13, 35, 27, 24, 52, 40, 40, 70, 55, 54, 117, 97, 89, 122, 101, 99, 103, 85,
88、88、74、73、68、59、52、72、65、52、82、73、60、84、72、68、84、67、73、77、56、65、93、75、81、117、102、98、174、171、146、183、210、149、180、214、143、185、225、144、73、74、52、75、…]