在Python中，可以使用类来实现一个变压器(transformer)，并且该类应该包含fit()和transform()方法。下面是一个示例：

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin

class MyTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def fit(self, X, y=None):
        # 在fit()方法中可以进行训练集的拟合或其他操作
        # X是训练集的特征矩阵，y是目标变量（可选）
        # 在这个示例中，我们不进行任何操作，只返回自身
        return self
    
    def transform(self, X):
        # 在transform()方法中可以对训练集或测试集进行转换或其他操作
        # X是待转换的特征矩阵
        # 在这个示例中，我们不进行任何操作，只返回原始特征矩阵
        return X

# 创建一个示例对象
transformer = MyTransformer()

# 调用fit()方法
transformer.fit(X_train, y_train)

# 调用transform()方法
X_train_transformed = transformer.transform(X_train)
X_test_transformed = transformer.transform(X_test)

在上面的示例中，我们创建了一个名为MyTransformer的类，该类继承了BaseEstimator和TransformerMixin这两个类。BaseEstimator类提供了get_params()和set_params()方法，用于获取和设置变压器的参数。TransformerMixin类提供了fit_transform()方法，该方法将fit()和transform()方法组合在一起，方便使用。

在fit()方法中，我们可以进行训练集的拟合操作，对变压器进行必要的初始化或其他操作。在transform()方法中，我们可以对输入的特征矩阵进行转换或其他操作，并返回转换后的结果。

在示例代码的最后，我们创建了一个MyTransformer类的实例对象transformer，然后分别调用了fit()和transform()方法来对训练集和测试集进行操作，得到了转换后的特征矩阵。