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LabelEncoder可以将标签分配一个0—n_classes-1之间的编码
将各种标签分配一个可数的连续编号:
> from sklearn import preprocessing > le = preprocessing.LabelEncoder() > le.fit([1, 2, 2, 6]) LabelEncoder() > le.classes_ array([1, 2, 6]) > le.transform([1, 1, 2, 6]) # Transform Categories Into Integers array([0, 0, 1, 2], dtype=int64) > le.inverse_transform([0, 0, 1, 2]) # Transform Integers Into Categories array([1, 1, 2, 6])
> le = preprocessing.LabelEncoder() > le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) LabelEncoder() > list(le.classes_) ['amsterdam', 'paris', 'tokyo'] > le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"]) # Transform Categories Into Integers array([2, 2, 1], dtype=int64) > list(le.inverse_transform([2, 2, 1])) #Transform Integers Into Categories ['tokyo', 'tokyo', 'paris']
将DataFrame中的所有ID标签转换成连续编号:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('testdata.csv',sep='|',header=None)
0 1 2 3 4 5 0 37 52 55 50 38 54 1 17 32 20 9 6 48 2 28 10 56 51 45 16 3 27 49 41 30 53 19 4 44 29 8 1 46 13 5 11 26 21 14 7 33 6 0 39 22 33 35 43 7 18 15 47 5 25 34 8 23 2 4 9 3 31 9 12 57 36 40 42 24
le = LabelEncoder() le.fit(np.unique(df.values)) df.apply(le.transform)
0 1 2 3 4 5 0 37 52 55 50 38 54 1 17 32 20 9 6 48 2 28 10 56 51 45 16 3 27 49 41 30 53 19 4 44 29 8 1 46 13 5 11 26 21 14 7 33 6 0 39 22 33 35 43 7 18 15 47 5 25 34 8 23 2 4 9 3 31 9 12 57 36 40 42 24
将DataFrame中的每一行ID标签分别转换成连续编号:
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.pipeline import Pipeline class MultiColumnLabelEncoder: def __init__(self,columns = None): self.columns = columns # array of column names to encode def fit(self,X,y=None): return self # not relevant here def transform(self,X): ''' Transforms columns of X specified in self.columns using LabelEncoder(). If no columns specified, transforms all columns in X. ''' output = X.copy() if self.columns is not None: for col in self.columns: output[col] = LabelEncoder().fit_transform(output[col]) else: for colname,col in output.iteritems(): output[colname] = LabelEncoder().fit_transform(col) return output def fit_transform(self,X,y=None): return self.fit(X,y).transform(X)
MultiColumnLabelEncoder(columns = [0, 1, 2, 3, 4, 5]).fit_transform(df)
或者
df.apply(LabelEncoder().fit_transform)
0 1 2 3 4 5 0 8 8 8 7 5 9 1 3 5 2 2 1 8 2 7 1 9 8 7 1 3 6 7 6 4 9 2 4 9 4 1 0 8 0 5 1 3 3 3 2 5 6 0 6 4 5 4 7 7 4 2 7 1 3 6 8 5 0 0 2 0 4 9 2 9 5 6 6 3
# Create some toy data in a Pandas dataframe fruit_data = pd.DataFrame({ 'fruit': ['apple','orange','pear','orange'], 'color': ['red','orange','green','green'], 'weight': [5,6,3,4] })
color fruit weight 0 red apple 5 1 orange orange 6 2 green pear 3 3 green orange 4
MultiColumnLabelEncoder(columns = ['fruit','color']).fit_transform(fruit_data)
或者
fruit_data[['fruit','color']]=fruit_data[['fruit','color']].apply(LabelEncoder().fit_transform)
color fruit weight 0 2 0 5 1 1 1 6 2 0 2 3 3 0 1 4
以上这篇使用sklearn之LabelEncoder将Label标准化的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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- 班得瑞原装进口《第一张新世纪专辑:仙境》1CD[APE/CUE分轨][292.3MB]
- 伍佰《摇滚教父 伍佰黄金精选 2CD》[WAV+CUE][990MB]