Python 在 Pandas 数据框中如何对特定列应用 LabelEncoder

在本文中，我们将介绍如何使用 LabelEncoder 对 Pandas 数据框中的特定列进行编码。LabelEncoder 是一种常用的数据预处理技术，可以将类别变量转换为数值变量，以便在机器学习模型中使用。我们将使用 Python 中的 Pandas 库以及 Sklearn 库中的 LabelEncoder 类来完成这个任务。

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LabelEncoder 的概述

LabelEncoder 是 Sklearn 库中的一个类，用于将类别变量转换为数值变量。它将类别标签映射到整数值，使得这些数值在机器学习算法中更容易处理。LabelEncoder 适用于单列转换，不适用于整个数据框的转换。下面是一个示例来说明如何使用 LabelEncoder。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 创建一个示例数据框
data = {'color': ['红色', '蓝色', '绿色', '红色', '黄色', '蓝色']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个 LabelEncoder 对象
encoder = LabelEncoder()

# 对 'color' 列进行编码
df['color_encoded'] = encoder.fit_transform(df['color'])

# 打印结果
print(df)

运行上述代码会输出以下结果：

  color  color_encoded
0    红色              2
1    蓝色              0
2    绿色              1
3    红色              2
4    黄色              3
5    蓝色              0

从结果中可以看出，’color’ 列被成功转换为了 ‘color_encoded’ 列，其中红色编码为2，蓝色编码为0，绿色编码为1，黄色编码为3。

如何选定特定列进行编码？

有时候，我们只对数据框中的某个特定列进行编码，而不是对整个数据框进行编码。在 Pandas 中，我们可以使用 iloc 或 loc 索引器来选择特定列，然后使用 LabelEncoder 将其编码。

# 选定特定列进行编码
column_name = 'color'
df[column_name + '_encoded'] = encoder.fit_transform(df[column_name])

# 打印结果
print(df)

运行上述代码会得到与前面示例相同的结果。

处理缺失值

LabelEncoder 默认情况下无法处理缺失值，因此在进行编码之前，我们需要先处理数据框中的缺失值。一种常见的处理方法是使用 fillna 函数将缺失值替换为众数或均值。然后再使用 LabelEncoder 进行编码。

# 将缺失值替换为众数
df[column_name].fillna(df[column_name].mode()[0], inplace=True)

# 对特定列进行编码
df[column_name + '_encoded'] = encoder.fit_transform(df[column_name])

处理新的类别值

有时候，在进行编码时可能会遇到新的类别值，这些新的类别值在之前的 LabelEncoder 对象中没有被编码过。为了处理这种情况，我们可以使用 transform 方法而不是 fit_transform 方法。

# 创建一个 LabelEncoder 对象
encoder = LabelEncoder()

# 使用之前的 LabelEncoder 对象进行编码
new_data = ['红色', '蓝色', '绿色', '紫色']
new_encoded_data = encoder.transform(new_data)

# 输出编码结果
print(new_encoded_data)

运行上述代码会输出以下结果：

[2 0 1 -1]

从结果中可以看出，新的类别值 ‘紫色’ 没有被编码，它的编码结果为 -1。

总结

本文介绍了如何使用 LabelEncoder 对 Pandas 数据框中的特定列进行编码。我们通过示例详细说明了如何使用 LabelEncoder 类，并演示了如何选定特定列进行编码、处理缺失值以及处理新的类别值的方法。LabelEncoder 是一个非常实用的工具，能够将类别变量转换为数值变量，为机器学习任务提供便利。

在实际应用中，我们需要对不同类型的数据做不同的处理。LabelEncoder 可以很好地处理一些有序的分类数据，但对于无序的分类数据，我们可能需要使用 One-Hot Encoder 或其他更高级的编码技术。因此，在使用 LabelEncoder 时，需要根据数据的特征和要解决的问题来选择合适的编码方法。

希望本文能对大家理解如何在 Pandas 数据框中对特定列应用 LabelEncoder 有所帮助。感谢阅读！

参考文献：
– Pandas documentation
– Sklearn documentation