Sklearn: TypeError: Singleton array array
<p>I have train dataframe, part of them is</p>

<pre><code>date    city    brand   model   price   count
2016-02 abakan  audi    a6  200 тыс - 500 тыс   1
2016-02 abakan  bmw 5-series    200 тыс - 500 тыс   2
2016-02 abakan  bmw x5  200 тыс - 500 тыс   2
2016-02 abakan  chery   a15 200 тыс - 500 тыс   1
2016-02 abakan  chevrolet   cruze   200 тыс - 500 тыс   3
2016-02 abakan  chevrolet   cruze   500 тыс - 1 млн 10
2016-02 abakan  chevrolet   lacetti 200 тыс - 500 тыс   1
2016-02 abakan  gaz 69  до 200 тыс  2
2016-02 abakan  honda   element 200 тыс - 500 тыс   1
</code></pre>

<p>and part of test is</p>

<pre><code>date    city    brand   model   price
2016-12 abakan  audi    a6  200 тыс - 500 тыс
2016-12 abakan  bmw 5-series    200 тыс - 500 тыс
2016-12 abakan  bmw x5  200 тыс - 500 тыс
2016-12 abakan  chery   a15 200 тыс - 500 тыс
2016-12 abakan  chevrolet   cruze   200 тыс - 500 тыс
2016-12 abakan  chevrolet   cruze   500 тыс - 1 млн
2016-12 abakan  chevrolet   lacetti 200 тыс - 500 тыс
</code></pre>

<p>I need to predict <code>count</code>
I use code</p>

<pre><code>X = pd.read_excel('result_drom2.xlsx')
X_predict = pd.read_excel('test.xlsx')
y = X.count
del X['count']
label = LabelEncoder()
def cat_to_num(df, column):
    dicts = {}
    label.fit(df[column].drop_duplicates())
    dicts[column] = list(label.classes_)
    df[column] = label.transform(df[column])

cat_to_num(X, 'date')    
cat_to_num(X, 'city')
cat_to_num(X, 'brand')
cat_to_num(X, 'model')
cat_to_num(X, 'price')

cat_to_num(X_predict, 'date') 
cat_to_num(X_predict, 'city')
cat_to_num(X_predict, 'brand')
cat_to_num(X_predict, 'model')
cat_to_num(X_predict, 'price')

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
y_predict = model.predict(X_predict)
y_predict.to_excel('res.xlsx')
</code></pre>

<p>But this code return an error</p>

<pre><code>TypeError: Singleton array array(&lt;bound method DataFrame.count of , dtype=object) cannot be considered a valid collection.
</code></pre>

<p>How can I solve that problem?</p>