如何为 Pandas 数据框中的特定列应用 LabelEncoder

Question

我有一个由 dataframe 加载的数据集，其中 class 标签需要使用来自 scikit-learn 的 LabelEncoder 进行编码。 label 列是 class 标签列，它具有以下 classes:

[‘Standing’, ‘Walking’, ‘Running’, ‘null’]

为了执行标签编码，我尝试了以下但它不起作用。我该如何解决？

from sklearn import preprocessing
import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv', sep=',') 
df.apply(preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df['label']))

Answer 1

您可以尝试以下方法：

le = preprocessing.LabelEncoder()
df['label'] = le.fit_transform(df.label.values)

或者以下也可以：

df['label'] = le.fit_transform(df['label'])

它将用编码标签替换数据框中的原始 label 值。

Answer 2

您还可以这样做：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df.col_name= le.fit_transform(df.col_name.values)

其中 col_name = 您要标记编码的特征

Answer 3

 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
 le = LabelEncoder()
 X[:, 2] = le.fit_transform(X[:, 2]) 

如果您想更改 CSV 数据中的特定列，这可能会有所帮助