4. 使用Label Encoder转换数据 现在我们可以使用Label Encoder对数据进行转换。 #对'color'列进行编码df['color_encoded']=label_encoder.fit_transform(df['color'])# 对'size'列进行编码df['size_encoded']=label_encoder.fit_transform(df['size'])# 输出编码后的数据print("编码后的数据:")print(df) 1...
LabelEncoder是Scikit-learn中的一个函数,它可以通过调用fit_transform()方法来完成标签编码的过程。 案例一,性别字符型取值的转换(重点案例) importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncodertitanic=pd.read_csv('https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv')le=LabelEn...
self.encoder = LabelBinarizer(*args, **kwargs) def fit(self, x, y=0): self.encoder.fit(x) return self def transform(self, x, y=0): return self.encoder.transform(x) 保持你的代码不变,而不是使用 LabelBinarizer(),使用我们创建的类:MyLabelBinarizer()。 注意:如果要访问 LabelBinarizer ...
() integer_encoded = label_encoder.fit_transform(df['category']) # 将整数转换为二进制编码 binary_encoded = [bin(i)[2:] for i in integer_encoded] # 将整数转换为二进制字符串,并去除前缀'0b' # 确保所有二进制编码长度一致,补零 max_length = max(len(i) for i in binary_encoded) binary...
label=LabelEncoder() new_data=label.fit_transform(data['B']) print(new_data) print("下面使用sklearn进行独热编码...") One=OneHotEncoder(sparse=False) new_data=One.fit_transform(new_data.reshape(-1,1)) print(new_data) 1. 2.
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(df['category']) # 将整数转换为二进制编码 binary_encoded = [bin(i)[2:] for i in integer_encoded] # 将整数转换为二进制字符串,并去除前缀'0b' # 确保所有二进制编码长度一致,补零 max_length = max(len(i) for i in binary_encoded) ...
labelencoder_X=LabelEncoder()X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0]) (还记得括号里的数字所表示的含义吗?「:」表示希望提取所有行的数据,0 表示希望提取第一列) 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如,麋鹿将用 0 表示,狗将用 2 表示,猫将用 3 表示。
# Import label encoderfrom sklearn import preprocessing# label_encoder object knows # how to understand word labels.label_encoder = preprocessing.LabelEncoder()# Encode labels in column 'species'.df['species']= label_encoder.fit_transform(df['species'])df['species'].unique()'''array([0, 1,...
data['Gender'] = label_encoder.fit_transform(data['Gender']) # 分割特征和标签 X = data.drop('Churn', axis=1) y = data['Churn'] # 分割训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ...