Python sklearn ColumnTransformer不适用于熊猫数据帧

我有以下代码。我想做的是对数据帧的每一列应用不同的转换器。首先，我只想让我的两列不经过任何转换就通过

将熊猫作为pd导入
从sklearn.compose导入ColumnTransformer
df=pd.DataFrame（{'pre0'：[2,0,1,2]，'pre1'：[99,56,85,78]}）
列元数据=[（“p1”、“直通”、“pre0”），（“p2”、“直通”、“pre1”）]
列变压器=列变压器（变压器=列元数据）
X_uu=列_u变换器。拟合_u变换（df）

我得到以下错误：

ValueError:“p1”转换器的输出应为2D（scipy矩阵、数组或数据帧）。

---

这很奇怪，因为熊猫数据框的列应该已经是一维的了。我在这里做错了什么？

我想可能是在列的定义中，例如：

“columnsstr，类似数组的str，int，类似数组的int，类似数组的bool，slice或callable。在数据的第二个轴上对数据进行索引。整数被解释为位置列，而字符串可以按名称引用数据帧列。如果transformer希望X是类似1d的数组，则应使用标量字符串或int。”（vector），否则将向转换器传递2d数组。可调用数组将传递输入数据X，并可返回上述任何一个。要按名称或数据类型选择多个列，可以使用make_column_选择器。“

实际上。而不是

column_meta_data = [("p1", "passthrough", "pre0"), ("p2", "passthrough", "pre1")]

这个：

column_meta_data = [("p1", "passthrough", ["pre0"]), ("p2", "passthrough", ["pre1"])]

或

---

我认为可能在列的定义中，例如：

“columnsstr，类似数组的str，int，类似数组的int，类似数组的bool，slice或callable。在数据的第二个轴上对数据进行索引。整数被解释为位置列，而字符串可以按名称引用数据帧列。如果transformer希望X是类似1d的数组，则应使用标量字符串或int。”（vector），否则将向转换器传递2d数组。可调用数组将传递输入数据X，并可返回上述任何一个。要按名称或数据类型选择多个列，可以使用make_column_选择器。“

实际上。而不是

column_meta_data = [("p1", "passthrough", "pre0"), ("p2", "passthrough", "pre1")]

这个：

column_meta_data = [("p1", "passthrough", ["pre0"]), ("p2", "passthrough", ["pre1"])]

或