我想知道是否有人可以幫助解釋我在 sklearn 的 interativeImputer 中看到的奇怪行為。imputer = IterativeImputer(max_iter=100)print("dateframe shape ", dataframe.shape)tempDF = imputer.fit_transform(dataframe)print("imputer shape: ", tempDF.shape)我假設(shè)形狀會(huì)保持不變，但結(jié)果是：dateframe shape  (1978, 100)imputer shape:  (1978, 91)我在將 numpy 數(shù)組 sklearn 返回轉(zhuǎn)換回 pandas df 時(shí)發(fā)現(xiàn)了這個(gè)錯(cuò)誤tempDF = pd.DataFrame(tempDF, index=dataframe.index, columns=dataframe.columns)關(guān)于使用 imputer 時(shí)我可以做些什么來(lái)保持原始形狀的任何建議？