pd.concat генерирует ValueError, когда я хочу объединить два кадра данных в соответствии со столбцами

Question

У меня есть два фрейма данных pd: один содержит непрерывные переменные, которые я масштабировал с помощью sklearn.preprocessing StandardScaler, а другой содержал категорические функции, которые я суммировал с помощью pd.get_dummies. Они оба имеют одинаковое количество строк (5443), но разное количество столбцов Когда я пытаюсь объединить эти два фрейма данных, по оси = 1 (столбцы) Python выдает

ValueError: Shape of passed values is (101, 5936), indices imply (101, 5443)

Я проверил обе формы фреймов данных, я также использовал функцию np.concatenate, которая работает, но она испортила мое фиктивное кодирование для категориальных функций

scaled.shape
Out[378]: (5443, 18)

cat_feats.shape
Out[379]: (5443, 83)

test = pd.concat([scaled,cat_feats],axis=1)
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-380-f192aab9181d>", line 1, in <module>
    test = pd.concat([scaled,cat_feats],axis=1)

  File "C:\Users\Marlies\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 213, in concat
    return op.get_result()

  File "C:\Users\Marlies\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 408, in get_result
    copy=self.copy)

  File "C:\Users\Marlies\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 5207, in concatenate_block_managers
    return BlockManager(blocks, axes)

  File "C:\Users\Marlies\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3033, in __init__
    self._verify_integrity()

  File "C:\Users\Marlies\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3244, in _verify_integrity
    construction_error(tot_items, block.shape[1:], self.axes)

  File "C:\Users\Marlies\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 4608, in construction_error
    passed, implied))

ValueError: Shape of passed values is (101, 5936), indices imply (101, 5443)

Результатом должен быть кадр данных с формой (5443,101)