我在使用scikit-learn进行K-means聚类时，在数据集上拟合管道时遇到了一些困难。为了便于说明，我们假设我有一个像以下一样的DataFrame（只有更大）：
df = pd.DataFrame({'Text': ['the traveler', 'alien', 'titanic', 'real leather', 'prestige'], 'Numeric': [22, 41, 2, 78, 3]})
现在我编写了一个FunctionTransformer，用于从数据框中获取文本和数字功能：
get_text_data = FunctionTransformer(lambda x: x['Text'], validate=False)
get_numeric_data = FunctionTransformer(lambda x: x['Numeric'], validate=False)
之后我使用sklearn.pipeline编写了以下管道：
pl = Pipeline([('union', FeatureUnion(transformation_list = [('numeric_features', Pipeline([('selector', get_numeric_data), ('imputer', Imputer())])), ('text_features', Pipeline([('selector', get_text_data), 'vectorizer', TfidfVectorizer(token_pattern=TOKENS_ALPHANUMERIC))]))])), ('kmeans', KMeans(n_clusters=4))])
现在我试图适应这样的管道：
pl.fit(df)
我收到以下错误：
ValueError: blocks[0,:] has incompatible row dimensions
我有点失落，并会感谢你们对此事的任何帮助 感谢。