Как применить LabelEncoder для определенного столбца в кадре данных Pandas
У меня есть набор данных, загруженный в dataframe, где метка класса должна быть закодирована с использованием LabelEncoder
из scikit-учиться. Колонка label
столбец метки класса, который имеет следующие классы:
[‘Standing’, ‘Walking’, ‘Running’, ‘null’]
Чтобы выполнить кодирование метки, я попробовал следующее, но это не работает. Как я могу это исправить?
from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv', sep=',')
df.apply(preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df['label']))
3 ответа
Решение
Вы можете попробовать следующее:
le = preprocessing.LabelEncoder()
df['label'] = le.fit_transform(df.label.values)
Или следующее тоже будет работать:
df['label'] = le.fit_transform(df['label'])
Это заменит оригинал label
значения в кадре данных с закодированными метками.
Вы также можете:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df.col_name= le.fit_transform(df.col_name.values)
где col_name = функция, которую вы хотите пометить для кодирования
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
X[:, 2] = le.fit_transform(X[:, 2])
это может быть полезно, если вы хотите изменить конкретный столбец в данных CSV.