code: def test_automatically_find_variables(df_enc):
      # test case 2: automatically select variables
      encoder = MeanEncoder(variables=None)
      encoder.fit(df_enc[["var_A", "var_B"]], df_enc["target"])
      X = encoder.transform(df_enc[["var_A", "var_B"]])
  
      # expected output
      transf_df = df_enc.copy()
      transf_df["var_A"] = [
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
      ]
      transf_df["var_B"] = [
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.2,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.3333333333333333,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
          0.5,
      ]
  
      # test init params
      assert encoder.variables is None
      # test fit attr
      assert encoder.variables_ == ["var_A", "var_B"]
      assert encoder.encoder_dict_ == {
          "var_A": {"A": 0.3333333333333333, "B": 0.2, "C": 0.5},
          "var_B": {"A": 0.2, "B": 0.3333333333333333, "C": 0.5},
      }
      assert encoder.n_features_in_ == 2
      # test transform output
      pd.testing.assert_frame_equal(X, transf_df[["var_A", "var_B"]])
  
file_path: feature_engine/tests/test_encoding/test_mean_encoder.py
imports: import numpy
  import pandas
  import pytest
  from feature_engine.encoding import MeanEncoder
label_desc: Use image node_id 2 for calling a global function with example usage: test_automatically_find_variables(df_enc) without return types