Patsy:测试数据中分类字段的新级别

我正在尝试使用Patsy(使用sklearn,pandas)来创建一个简单的回归模型.R风格的公式创作是一个主要的吸引力.

我的数据包含一个名为" ship_city " 的字段,该字段可以包含来自印度的任何城市.由于我将数据划分为训练集和测试集,因此有几个城市只出现在其中一个集合中.代码段如下:

df_train_Y, df_train_X = dmatrices(formula, data=df_train, return_type='dataframe')
df_train_Y_design_info, df_train_X_design_info = df_train_Y.design_info, df_train_X.design_info
df_test_Y, df_test_X = build_design_matrices([df_train_Y_design_info.builder, df_train_X_design_info.builder], df_test, return_type='dataframe')

最后一行引发以下错误:

patsy.PatsyError:将数据转换为分类时出错:值为'Kolkata'的观察值与任何预期的级别都不匹配

我相信这是一个非常常见的用例,其中训练数据不会包含所有分类字段的所有级别.Sklearn的DictVectorizer可以很好地处理这个问题.

有什么方法可以让我和Patsy合作吗？