実用性は皆無だけど、あくまでサンプルとして。扱おうとすると、次のように例外になってしまう。配列に変換した上で扱おうとするため。データフレームの状態で行うことを指定する。クラスによって入力する次元の仮定が異なっていることがある。ここまでの例と同じように使ってみよう。df_out=True)上記を使ってエンコードしてみよう。すると、次のようにエラーになる。配列を仮定しているために起こる。配列だったために例外となってしまった。そのまま使って問題を再現してみよう。先ほどの例は、以下と等価になる。配列を渡す必要がある。どのように表現するか。次のようにカラム名が入った配列として渡せば良い。columns]配列として渡すか否かの違いは、以下のように考えると理解しやすいと思う。オブジェクトが返ってくる。同じカラムに別々の処理を施すこともできる。別々に標準化した結果を得ている。columns]ただし、上記を見ると変換した結果として得られたカラムの名前が同じになってしまっていることがわかる。区別するために別の名前をつけたいときは、次のようにする。目の要素は辞書オブジェクトを仮定していて、カラムごとの設定を渡す。いうキーを指定すると、変換後のカラムの名前が指定できる。指定した場合、処理の対象となったカラムはそのままでは残らない。適用した結果で置換されてしまう。指定したタプルを別途渡す必要がある。簡易的なパイプラインのような処理も扱える。題材として欠損値の補完について考えてみる。データセットには、いくつかのカラムに欠損値が含まれる。欠損値が含まれるデータを扱えないものがある。エンコードしてみよう。すると、次のように例外になってしまう。number上記の問題に対処するため、前段に欠損値を補完する処理を入れてみよう。使って既知の値とは異なる定数を用いる。要素をリストにして適用したい処理を順番に指定する。df_out=True)上記を試すと、今度は例外にならずエンコードできる。配列にしろと怒っている。欠損値の補完とエンコードの間に処理を挟み込む。df_out=True)すると、今度は警告も出ない。columns]カラムの処理が分岐・合流する場合の処理について先ほどは特定のカラムを多段的に処理してみたけど、これが使えるのは限定的な用途にとどまると思う。カラムによって前処理の内容を変えるなど、処理の内容が分岐したり合流するときに使えないため。することを考えてみる。ここで、運賃と乗客に別々の前処理をしたいとしたら、どうなるだろうか。df_out=True)実際のところ、乗客の年齢には欠損値が含まれるため、上記はそのままだと例外になる。パイプライン処理では表現ができない。組み込んで多段で処理をすることだった。