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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30
scikit-learn文档说明，ColumnTransformer的remainder默认是'drop'：只转换并合并明确选中的列，未指定的列被丢弃。改成'passthrough'时，会把fit阶段已有、但没分配转换器的其余列接到输出后面。
对DataFrame还有一个重要边界：transform时新增、fit时从未见过的列，仍会被排除。passthrough不是“今后数据里多什么都自动送进模型”。
教学示例：训练表有年龄、城市、会员年数，只给前两列配置转换器。默认设置会漏掉会员年数；改为passthrough可保留它，但上线新增的“设备类型”不会因此自动成为模型特征。
Amy建议：把输入字段约定与实际输出列名一起记录，并用带额外列、缺字段的样本检查流程。这个例子是虚构教学数据，目的在于辨认列处理规则，不代表某模型的效果。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.compose.ColumnTransformer.html