code: def test_user_enters_1_variable_ignore_format(df_enc_numeric):
      # test case 1: 1 variable
      encoder = MeanEncoder(variables=["var_A"], ignore_format=True)
      encoder.fit(
          df_enc_numeric[["var_A", "var_B"]], df_enc_numeric["target"]
      )
      X = encoder.transform(df_enc_numeric[["var_A", "var_B"]])
  
      # expected output
      transf_df = df_enc_numeric.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,
      ]
  
      # test init params
      assert encoder.variables == ["var_A"]
      # test fit attr
      assert encoder.variables_ == ["var_A"]
      assert encoder.encoder_dict_ == {
          "var_A": {1: 0.3333333333333333, 2: 0.2, 3: 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 6 for calling a global function with example usage: test_user_enters_1_variable_ignore_format(df_enc_numeric) without return types