code: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
  from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
  from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
  import pandas as pd
  
  #Replicando a classe Transformer para realizar pré-processamento das infos do cliente
  class Transformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, quant_columns, cat_columns):
      self.quant_columns = quant_columns
      self.cat_columns = cat_columns
      self.enc = OneHotEncoder()
      self.scaler = MinMaxScaler()
  
    def fit(self, x, y=None): #funções da classe devem ter o mesmo nome do método usado
      self.enc.fit(x[self.cat_columns])
      self.scaler.fit(x[self.quant_columns])
      return self
  
    def transform(self, x, y=None): #funções da classe devem ter o mesmo nome do método usado
      x_categoricals = pd.DataFrame(data=self.enc.transform(x[self.cat_columns]).toarray(),
                                    columns=self.enc.get_feature_names(self.cat_columns))
      
      x_quants = pd.DataFrame(data=self.scaler.transform(x[self.quant_columns]),
                              columns=self.quant_columns)
      
      x = pd.concat([x_quants , x_categoricals], axis=1)
  
      return x
  
  
apis: sklearn.preprocessing.OneHotEncoder sklearn.preprocessing.MinMaxScaler