エラーの解決方法を教えてください。single positional indexer is out-of-bounds

Question

import pandas as pd
import os
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
os.getcwd()
train=pd.read_csv("C:\Users\matsu/train.csv",engine="python",encoding="UTF-8")
test=pd.read_csv("C:\Users\matsu/test.csv",engine="python",encoding="UTF-8")
train_drop=train.drop(["方角","バス・トイレ","キッチン","放送・通信","室内設備","駐車場","周辺環境","契約期間"],axis=1)
test_drop=test.drop(["方角","バス・トイレ","キッチン","放送・通信","室内設備","駐車場","周辺環境","契約期間"],axis=1)
import missingno as msno
msno.matrix(df=train,figsize=(20,14),color=(0.5,0,0))
print(train_drop.shape[1])
print(test_drop.shape[1])
for i in range(train_drop.shape[1]):
    if train_drop.iloc[:,i].dtypes==object:
        lbl=LabelEncoder()
        lbl.fit(list(train_drop.iloc[:,i].values)+list(test_drop.iloc[:,i].values))
        train_drop.iloc[:,i]=lbl.transform(list(train_drop.iloc[:,i].values))
        test_drop.iloc[:,i]=lbl.transform(list(test_drop.iloc[:,i].values))
X_train=train_drop.drop(["id","賃料","建物構造","所在地"],axis=1)
X_test=test_drop.drop(["id","建物構造","所在地"],axis=1)
y_train=train_drop["賃料"]
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC
lr=RFC(n_estimators=100,random_state=0)
lr.fit(X_train,y_train)
y_pred_train=lr.predict(X_test)
print(lr.score(X_train,y_train))
test["賃料"]=y_pred_train
test = test[["id","賃料"]]
test.to_csv("sample_submit.csv", index=False, header=False, encoding='cp932')

上記のコードの中で

for i in range(train_drop.shape[1]):
    if train_drop.iloc[:,i].dtypes==object:
        lbl=LabelEncoder()
        lbl.fit(list(train_drop.iloc[:,i].values)+list(test_drop.iloc[:,i].values))
        train_drop.iloc[:,i]=lbl.transform(list(train_drop.iloc[:,i].values))
        test_drop.iloc[:,i]=lbl.transform(list(test_drop.iloc[:,i].values))

の4行目でエラーが出てしまいます。
エラーはsingle positional indexer is out-of-bounds
です。
列数に差異がないか確認したところtest_dropとtrain_dropの間に列数の違いが確認できました。これがエラーの原因なのでしょうか？
ちなみにtest_dropの実行後の情報は下記のとおりです

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 31262 entries, 0 to 31261
Data columns (total 8 columns):
id      31262 non-null int64
所在地     31262 non-null object
アクセス    31262 non-null int64
間取り     31262 non-null int64
築年数     31262 non-null int64
面積      31262 non-null int64
所在階     31262 non-null int64
建物構造    31262 non-null int64
dtypes: int64(7), object(1)
memory usage: 1.9+ MB
None

また、train_dropの実行後の情報は、建物構造がobjectになっていました。

Comments

[meg_]

「これがエラーの原因なのでしょうか？」そうだと思います。