如何找到 Python 中 fit_transform() 之后的编码值对应的分类名称？
How do I find the categorical name corresponding to the encoded values after fit_transform() in Python?
我正在使用 LabelEncoder() 进行标签编码。我想知道与编码值对应的分类名称是什么。例如：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn import preprocessing
le = LabelEncoder()
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
df['Name']= le.fit_transform(df['Name'])
df
当我使用它时，代码运行成功。但是我怎么知道编码的 tom=2 或 nick=1？在处理大数据时，这是一个非常大的问题。我如何保存这些编码的分类信息？
提前感谢您的回答。
使用LabelEncoder.inverse_transform
le.inverse_transform([1])
array(['nick'], dtype=object)
我正在使用 LabelEncoder() 进行标签编码。我想知道与编码值对应的分类名称是什么。例如：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn import preprocessing
le = LabelEncoder()
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
df['Name']= le.fit_transform(df['Name'])
df
当我使用它时，代码运行成功。但是我怎么知道编码的 tom=2 或 nick=1？在处理大数据时，这是一个非常大的问题。我如何保存这些编码的分类信息？
提前感谢您的回答。
使用LabelEncoder.inverse_transform
le.inverse_transform([1])
array(['nick'], dtype=object)