Как обрабатывать категориальные и вещественные признаки отдельно в Pipeline sklearn?

Question

[Матвей Nosurname]

Я только начал практиковаться в DataScience и узнал о такой полезной вещи как Pipeline. Практикуюсь я на датасете Titanic. Я хочу отдельно обработать категориальные признаки(т.е закодировать их через OneHotEncoding), нормализовать вещественные и отбросить ненужные признаки(а также заполнить пропуски). Как я могу сделать это через последовательность пайплайнов?