不带NaN值的标签编码

是一种数据预处理技术，用于将分类变量转换为数值形式，以便机器学习算法能够处理。在标签编码过程中，每个不同的类别被赋予一个唯一的整数编码，从而将分类变量转换为数值型变量。

优势：

1. 适用于机器学习算法：许多机器学习算法只能处理数值型数据，通过标签编码可以将分类变量转换为数值型变量，使得这些算法能够处理分类变量。
2. 保留了类别之间的关系：标签编码将不同的类别映射为不同的整数编码，保留了类别之间的顺序关系，有助于一些算法捕捉到类别之间的相关性。

应用场景：

1. 自然语言处理：在文本分类、情感分析等任务中，需要将文本的类别转换为数值型变量进行处理。
2. 推荐系统：在推荐系统中，用户的兴趣标签可以通过标签编码转换为数值型变量，用于计算用户之间的相似度或推荐相似的标签给用户。

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