Question

我正在使用以下代码将字符串转换为数据集中的分类值。

data['weekday'] = pd.Categorical.from_array(data.weekday).labels

例如，

index    weekday
0        Sunday
1        Sunday
2        Wednesday
3        Monday
4        Monday
5        Thursday
6        Tuesday

对工作日进行编码后，我的数据集显示如下：

index    weekday
    0       3
    1       3
    2       6
    3       1
    4       1
    5       4
    6       5

我有什么方法可以知道星期日已经映射到3，星期三到6等等？

Answer 1

您可以使用映射创建其他字典：

from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(data['name'])
le_name_mapping = dict(zip(le.classes_, le.transform(le.classes_)))
print(le_name_mapping)
{'Tom': 0, 'Nick': 1, 'Kate': 2}

Answer 2

这样做的最佳方法是使用sklearn库的标签编码器。

这样的事情：

from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])
list(le.classes_)
le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"])
list(le.inverse_transform([2, 2, 1]))

Answer 3

一个简单的＆amp;优雅的方式做同样的事。

cat_list = ['Sun', 'Sun', 'Wed', 'Mon', 'Mon']
encoded_data, mapping_index = pd.Series(cat_list).factorize()

您已完成，请查看以下

print(encoded_data)
print(mapping_index)
print(mapping_index.get_loc("Mon"))

Answer 4

有很多方法可以做到这一点。您可以考虑pd.factorize，sklearn.preprocessing.LabelEncoder等。但是，在这种特定情况下，您有两种最适合您的选择：

按照您自己的方法，您可以添加类别：

pd.Categorical( df.weekday, [ 
    'Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 
    'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 
    'Saturday']  ).labels

另一种选择是使用dict

直接映射值

df.weekday.map({
    'Sunday': 0,
    'Monday': 1,
     # ... and so on. You get the idea ...
})

Answer 5

首先，制作一个分类系列：

weekdays = pd.Series(['Sun', 'Sun', 'Wed', 'Mon', 'Mon']).astype('category')

然后，检查其类别＆＃34;：

weekdays.cat.categories.get_loc('Sun')

Answer 6

如果数据框中有数据和分类两种类型的数据您可以使用：此处X是我的数据框，具有分类和数字两个变量

from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()

for i in range(0,X.shape[1]):
    if X.dtypes[i]=='object':
        X[X.columns[i]] = le.fit_transform(X[X.columns[i]])

或者你可以试试这个：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()
data = data.apply(le.fit_transform)

注意：如果您对转换它们不感兴趣，这种方法很有用。

Answer 7

train['cat'] = train['cat'].map(list(train['cat'].value_counts().to_frame().reset_index().reset_index().set_index('index').to_dict().values())[0])

Answer 8

非常简单，它们为此具有内置功能。</ p>

user.html

有没有办法在Python pandas中获取标签编码器的映射？

8 个答案: