无法在Kaggle编辑器中导入feature_engine包的模块。
(首先要注意的是，以下代码行在本地机器的Jupyter笔记本中有效，但在Kaggle中无效(
为了复制，我在Kaggle编辑器中做了以下操作
只安装常规代码的feature_engine
!pip install feature_engine
遵循这个链接，它与官方文档相同。
然后，根据官方文档，我在Kaggle Notebook中只有以下代码
from feature_engine import categorical_encoders as ce
运行此单元格后出现以下错误。
ImportError: cannot import name 'categorical_encoders' from 'feature_engine' (/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/feature_engine/__init__.py)
这个错误适用于feature_engine的任何模块。例如，对于下面的线路以及
from feature_engine import variable_transformers as vt
我收到错误
ImportError: cannot import name 'variable_transformers' from 'feature_engine' (/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/feature_engine/__init__.py)
没有简单的方法可以将Python升级到3.8，因为Kaggle不允许我们在它的笔记本中指定Python版本。
在Kaggle中，我有最新版本的feature_engine，因为运行!pip show feature_engine会给出以下
Name: feature-engine
Version: 1.0.2
Summary: Feature engineering package with Scikit-learn's fit transform functionality
Home-page: http://github.com/solegalli/feature_engine
Author: Soledad Galli
Author-email: solegalli@protonmail.com
License: BSD 3 clause
Location: /opt/conda/lib/python3.7/site-packages
Requires: scipy, pandas, statsmodels, scikit-learn, numpy
Required-by:
找到解决方案后回答我自己的问题。
基本上，我不得不升级feature_engine的版本
功能引擎正在积极开发中，定期发布新的或更新的转换器。因此，在下面运行以升级
$ pip install -U feature-engine
在新版本(1.0(中，我们需要从feature_engine.encoding导入分类编码器，如下所示
from feature_engine.encoding import OneHotEncoder
以下格式不再使用：
from feature_engine import categorical_encoders as ce
官方文件