我在数据帧上应用了 LabelEncoder()，它返回以下内容:
order/new_cart 有不同的标签编码数字，比如 70, 64, 71, etc
这是标签不一致，还是我在某处做错了什么？
最佳答案
LabelEncoder 处理一维数组。如果将其应用于多个列，它将在列内保持一致，但在列之间不保持一致。
作为一种解决方法，您可以将数据帧转换为一维数组并在该数组上调用 LabelEncoder。
假设这是数据框:
df
Out[372]:
0 1 2
0 d d a
1 c a c
2 c c b
3 e e d
4 d d e
5 d b e
6 e e b
7 a e b
8 b c c
9 e a b
用 ravel 然后重塑:
pd.DataFrame(LabelEncoder().fit_transform(df.values.ravel()).reshape(df.shape), columns = df.columns)
Out[373]:
0 1 2
0 3 3 0
1 2 0 2
2 2 2 1
3 4 4 3
4 3 3 4
5 3 1 4
6 4 4 1
7 0 4 1
8 1 2 2
9 4 0 1
编辑:
如果要存储标签，则需要保存 LabelEncoder 对象。
le = LabelEncoder()
df2 = pd.DataFrame(le.fit_transform(df.values.ravel()).reshape(df.shape), columns = df.columns)
现在，
le.classes_ 为您提供类(从 0 开始)。le.classes_
Out[390]: array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype=object)
如果你想通过标签访问整数，你可以构造一个字典:
dict(zip(le.classes_, np.arange(len(le.classes_))))
Out[388]: {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4}
您可以使用 transform 方法执行相同操作，而无需构建 dict:
le.transform('c')
Out[395]: 2
关于python - sklearn LabelEncoder 中的标签不一致？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38432632/