AttributeError: 'OrdinalEncoder' object has no attribute 'category_mapping'
AttributeError: 'OrdinalEncoder' object has no attribute 'category_mapping'
当我使用下面的函数时,我得到 AttributeError
.
from category_encoders import OrdinalEncoder
def label_encode(input_data, col):
name = col +'_encoded'
encoder = OrdinalEncoder(return_df=True, handle_unknown='ignore')
input_data[name] = encoder.fit_transform(input_data[col].values).values - 1
encoder = dict(encoder.category_mapping[0]['mapping'])
return input_data, encoder, name
当你 运行 dir(encoder)
时,你能检查一下 category_mapping
是否出现吗?如果它没有出现在列表中,你可能正在使用编码器的 sklearn 版本而不是 scikit -学习贡献 OrdinalEncoder.
当我 运行 dir(encoder)
命令时 category_mapping 属性出现:
[ ...
'category_mapping',
'cols',
'drop_cols',
'drop_invariant',
'feature_names',
'fit',
'fit_transform',
'get_feature_names',
'get_params',
'handle_missing',
'handle_unknown',
'inverse_transform',
'mapping',
'ordinal_encoding',
'return_df',
'set_params',
'transform',
'verbose']
如果你运行这个片段它应该显示映射:
from category_encoders import *
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
bunch = load_boston()
y = bunch.target
X = pd.DataFrame(bunch.data, columns=bunch.feature_names)
enc = OrdinalEncoder(cols=['CHAS', 'RAD']).fit(X, y)
numeric_dataset = enc.transform(X)
enc.category_mapping[0]['mapping']
0.0 1
1.0 2
NaN -2
dtype: int64
当我使用下面的函数时,我得到 AttributeError
.
from category_encoders import OrdinalEncoder
def label_encode(input_data, col):
name = col +'_encoded'
encoder = OrdinalEncoder(return_df=True, handle_unknown='ignore')
input_data[name] = encoder.fit_transform(input_data[col].values).values - 1
encoder = dict(encoder.category_mapping[0]['mapping'])
return input_data, encoder, name
当你 运行 dir(encoder)
时,你能检查一下 category_mapping
是否出现吗?如果它没有出现在列表中,你可能正在使用编码器的 sklearn 版本而不是 scikit -学习贡献 OrdinalEncoder.
当我 运行 dir(encoder)
命令时 category_mapping 属性出现:
[ ...
'category_mapping',
'cols',
'drop_cols',
'drop_invariant',
'feature_names',
'fit',
'fit_transform',
'get_feature_names',
'get_params',
'handle_missing',
'handle_unknown',
'inverse_transform',
'mapping',
'ordinal_encoding',
'return_df',
'set_params',
'transform',
'verbose']
如果你运行这个片段它应该显示映射:
from category_encoders import *
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
bunch = load_boston()
y = bunch.target
X = pd.DataFrame(bunch.data, columns=bunch.feature_names)
enc = OrdinalEncoder(cols=['CHAS', 'RAD']).fit(X, y)
numeric_dataset = enc.transform(X)
enc.category_mapping[0]['mapping']
0.0 1
1.0 2
NaN -2
dtype: int64