Python ML函数调用之间的差异

这两者之间有什么区别（没有让它工作）

还有这个（我要做的）

具体来说，我不明白这是怎么回事：

state_model.predict(pd.DataFrame([{'STATE': 'AS'}]))

我在另一个线程中给出了我的类定义：

---

问题是预测方法被输入了一个不存在的状态，因此我只需要让我的模型响应X矩阵中缺失的数据

''蟒蛇 state_model.predict（pd.DataFrame（[{'state'：'AS'}]）） '''

state_model.predict(data.sample(5))

state_model.predict(pd.DataFrame([{'STATE': 'AS'}]))