我正在使用爱荷华州艾姆斯的住房数据，我想在一个lambda函数中使用一个LabelEncoder来在我的分类特征中标记编码我的字符串值，同时跳过NaN值(这样我可以稍后对它们进行估算)。这就是我到目前为止所知道的：但是
浏览 14提问于2018-07-20得票数 0
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在Python中编码原始值
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我尝试在我的数据集的第三列中对Ordinal类别值进行编码，其中"Tiny Mongra“的值最低，而”1号棒“的值最高。它等同于使用小尺寸、中尺寸和大尺寸，其中当前数据集表示一粒米的大小。在进一步的检查中，我发现这个错误并没有警告我分类数据列表，而是引用了我想要编码的列。这很奇怪，因为我正在使用LabelEncoder来fit_transform我的数据集中的<
浏览 0提问于2019-01-30得票数 2
我想要做的事情是：for col in df: df[col] = LabelEncoder第一列名称可以重复，因此df[col]返回多个列，这不是我想要的。第二个- df[col].dtype抛出错误：
Attribute
浏览 0提问于2018-11-25得票数 1
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创建跨列标签编码器的字典
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我使用sklearn的LabelEncoder生成了两列组合的唯一编码：import numpy as npdf# 0 1 Yes # 2 3 Yes 详情如下：
df['A
浏览 1提问于2022-05-10得票数 0
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我有一个pandas数据框架，左边有以下分类变量作为列，右边有它们的具体实现， ? (为低分辨率道歉)。对于统计回归，我想标记所有这些分类变量，例如，在LotShape中，Reg变成0，IR1变成1，IR2 2变成IR3 3。我发现scikit learn的LabelEncoder可以做job，但是有一个问题。这些分类变量中的一些是隐式有序的，0，1，...需要分配给正确的标签，而LotShape恰好是按顺序排列的。所以我<e
浏览 28提问于2019-01-10得票数 2
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我使用了以下方法来标记编码我的训练数据。from collections import defaultdictfit = df.apply(lambda x: label_dict[x.name].fit(x))
但是在默认字典中使用LabelEncoder时，如何获取类信息呢？
浏览 0提问于2018-05-28得票数 0
使用前几年的一些表格顺序元数据进行每月ML模型训练，并使用当天获得的新订单进行每日推理预测。有几个字符串分类列我想包含在我的模型中，我使用labelencoder将它们转换成整数。我想知道如何确保在数据预处理过程中将每日推理数据集转换为相同的类别。我应该保存标签编码器的字典和映射到我的推理数据集吗？谢谢。
浏览 36提问于2019-05-16得票数 1
我需要一个LabelEncoder，它将丢失的值保留为“NaN”，以便事后使用一个输入程序。因此，我想用一个掩码来代替原来的数据帧，在这样的标记之后0 False False False2 False
浏览 4提问于2019-01-30得票数 6
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从我正在学习的教程中，我应该在一次热编码之前做LabelEncoding。我已经成功地执行了标签编码，如下所示categorical_cols = ['a', 'b', 'c', 'd'] le = LabelEncoder()
浏览 0提问于2020-04-05得票数 21
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我想使用sklearn的LabelEncoder()为两列的排列创建类标签。如何实现以下行为？import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df = pd.read_csv
浏览 2提问于2022-04-21得票数 0
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我使用的代码如下：
cat_cols = ['MSZoning','Alley','LotShape','LandContour','Utilities','LotConfig','LandSlope'PavedDrive','PoolQC','Fence','MiscFeature','SaleType','SaleCondition&#
浏览 2提问于2020-01-18得票数 4
我正处于中级数据科学水平的初级阶段。我想要使用knn从一个数据文件中推断出缺少的值。不幸的是，在最后一步中
浏览 1提问于2020-01-31得票数 0
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我想对同时包含非数字和数字信息的特征进行编码。这是我的代码from sklearn import preprocessing
encoder = preprocessi
浏览 26提问于2019-07-22得票数 0
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我有一张这样的桌子：0 NightBlack Brown ... 0 16990.0import pandas as pd
data_frame
浏览 2提问于2021-04-17得票数 1
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UCI成人数据集的聚类
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[:,0], km.cluster_centers_[:,1], s=250, marker='*', c='red', label='centroids')我肯定我错过了一些显而易见的东西pd.read_csv("/kaggle/input/data-adult/adult.data", names=features)
df['class'] = df["class"].apply(lambd
浏览 11提问于2020-05-05得票数 0
我想用两个数据(测试数据，训练数据)构建一个朴素的bayes模型。from sklearn.preprocessing import LabelEncoderPython", "SQL","C++", "Java", "SQL", "Java"]
浏览 2提问于2021-04-26得票数 1
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我有一个关于LabelEncoder().fit_transform函数的理论问题。 我在一个分类应用程序中使用函数/方法。它工作得很好。#Import df_data = df_data.apply(LabelEncoder().fit_transf
浏览 684提问于2020-04-28得票数 0
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我正在尝试从一个“大型”数据帧(180列)中提取分类特征，并对它们进行筛选，以便找到特征之间的相关性，并选择“最佳”特征。下面是我的代码：from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df = df.ap
浏览 0提问于2019-11-15得票数 9
这是一个机器学习问题，在Python 3.0环境中。我一直在使用葡萄酒数据集来解决分类问题。我想对数据集中的特性'country‘的值使用LabelEncoder()。但是，我编写的代码：import pandas as pdle =LabelEncoder()
dataset = pd.read_csv('win
浏览 1提问于2018-07-08得票数 0
如果sklearn.LabelEncoder已安装在培训集上，则如果它在测试集中使用时遇到新值，则可能会中断。为此，我可以提出的唯一解决方案是将测试集中的所有新内容(即不属于任何现有类)映射到"<unknown>"，然后显式地向LabelEncoder添加一个相应的类：le.
浏览 7提问于2014-01-11得票数 102
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