如何将 LabelEncoder 应用于 Pandas 数据框中的特定列

Question

我有一个由数据框加载的数据集，其中类标签需要使用来自 scikit-learn 的 LabelEncoder 进行编码。列 label 是具有以下类的类标签列：

 [‘Standing’, ‘Walking’, ‘Running’, ‘null’]

要执行标签编码，我尝试了以下但它不起作用。我该如何解决？

 from sklearn import preprocessing
import pandas as pd

df = pd.read_csv('dataset.csv', sep=',')
df.apply(preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df['label']))

原文由 Kristofer 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以尝试如下操作：

 le = preprocessing.LabelEncoder()
df['label'] = le.fit_transform(df.label.values)

或者以下也可以工作：

 df['label'] = le.fit_transform(df['label'])

它将用编码标签替换数据框中的原始值 label 值。

原文由 niraj 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

你也可以这样做：

 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df.col_name= le.fit_transform(df.col_name.values)

其中 col_name = 您要标记编码的特征

原文由 Darshan Jain 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议