Sklearn Pipeline все размеры входного массива для оси конкатенации должны точно совпадать

Question

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer

data = [[1, 3, 4, 'text', 'pos'], [9, 3, 6, 'text more', 'neg']]
data = pd.DataFrame(data, columns=['Num1', 'Num2', 'Num3', 'Text field', 'Class'])

tweet_text_transformer = Pipeline(steps=[
    ('count_vectoriser', CountVectorizer()),
    ('tfidf', TfidfTransformer())
])

numeric_transformer = Pipeline(steps=[
    ('scaler', MinMaxScaler())
])

preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[
    # (name, transformer, column(s))
    ('tweet', tweet_text_transformer, ['Text field']),
    ('numeric', numeric_transformer, ['Num1', 'Num2', 'Num3'])
])

pipeline = Pipeline(steps=[
    ('preprocessor', preprocessor),
    ('classifier', LinearSVC())
])

X_train = data.loc[:, 'Num1':'Text field']
y_train = data['Class']
pipeline.fit(X_train, y_train)

Я не понимаю, откуда эта ошибка:

ValueError: все размеры входного массива для оси конкатенации должны точно совпадать, но по измерению 0 массив в индекс 0 имеет размер 1, а массив индекса 1 имеет размер 2