我在分类应用程序中使用函数/方法。它运行良好。 #Import from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #Transform original values by encoded labels df_data = df_data.apply(LabelEncoder().fit_transform)但是,在文档“sklearn.preprocessing.LabelEncoder”中有:“这个转换器应该用于编码目标值,即 y,而不是输入...
2.定义一个函数 1.函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。 2.任何传入参数...
LabelEncoder.fit(y) 参数说明: y : 一种字符、因子或数字的向量,也可以包括NA 示例\实例: # factor yy < - factor(c('a','d','e',NA),exclude=NULL)lenc < - LabelEncoder.fit(y)# new values are transformed to NAz < - transform(lenc,factor(c('d','d',NA,'f')))print(z)# cha...
transform(countries) return df, countries, max_num_countries 浏览完整代码 来源:data_utils.py 项目:titu1994/Python-Work 示例5 def to_numeric(self, columns=[]): le = LabelEncoder() for i, c in enumerate(columns): le.fit(self.M[:, c]) self.M[:, c] = le.transform(self.M[:, c]...