如何编码具有多种数据类型的数据集？答案

【问题标题】：How to encode a dataset having multiple datatypes?如何编码具有多种数据类型的数据集？
【发布时间】：2021-01-17 20:32:47
【问题描述】：

我有一个像这样的数据集：

e = pd.DataFrame({
    'col1': ['A', 'A', 'B', 'W', 'F', 'C'],
    'col2': [2, 1, 9, 8, 7, 4],
    'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],
    'col4': ['a', 'B', 'c', 'D', 'e', 'F']
})

在这里，我使用sklearn.preprocessing.LabelEncoder 对数据进行了编码。通过以下代码行：

x = list(e.columns)
# Import label encoder 
from sklearn import preprocessing 
  
# label_encoder object knows how to understand word labels. 
label_encoder = preprocessing.LabelEncoder() 
for i in x:  
# Encode labels in column 'species'. 
    e[i] = label_encoder.fit_transform(e[i])
print(e)

但这甚至是对int类型的数字数据点进行编码，这不是必需的。

编码数据集：

col1  col2  col3  col4
0     0     1     0     3
1     0     0     1     0
2     1     5     5     4
3     4     4     4     1
4     3     3     2     5
5     2     2     3     2

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python-3.x dataframe scikit-learn sklearn-pandas label-encoding

【解决方案1】：

一个非常简单的可能性是只用字符串值对列进行编码。例如，将您的代码调整为：

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing 


e = pd.DataFrame({
    'col1': ['A', 'A', 'B', 'W', 'F', 'C'],
    'col2': [2, 1, 9, 8, 7, 4],
    'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],
    'col4': ['a', 'B', 'c', 'D', 'e', 'F']
})


label_encoder = preprocessing.LabelEncoder() 
for col in e.columns:  
    if e[col].dtype == 'O':
        e[col] = label_encoder.fit_transform(e[col])

print(e)

或者更好：

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing 


def encode_labels(ser):
    if ser.dtype == 'O':
        return label_encoder.fit_transform(ser)
    else:
        return ser


label_encoder = preprocessing.LabelEncoder() 
e = pd.DataFrame({
    'col1': ['A', 'A', 'B', 'W', 'F', 'C'],
    'col2': [2, 1, 9, 8, 7, 4],
    'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],
    'col4': ['a', 'B', 'c', 'D', 'e', 'F']
})


e_encoded = e.apply(encode_labels)
print(e_encoded)

【讨论】：

【解决方案2】：

过滤并使您的预处理适应列类型是正确的想法，最有效的方法是使用 pandas 管道。

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.compose import make_column_selector
from sklearn.preprocecssing import LabelEncoder, StandardScaler

示例 1：根据列名应用转换器

my_transformer1 = ColumnTransformer(
                     [
                         ('transform_name_for_col1', LabelEncoder(), 'col1'),
                         ('transformer_name_for_col2_and_col3', StandardScaler(), ['col2', 'col3'])
                     ]
                 )

示例 2：根据列类型应用转换器

my_transformer2 = ColumnTransformer(
                     [
                         ('transform_name_categories', LabelEncoder(), make_column_selector(dtype_include=object)),
                         ('transformer_name_for_numerical', StandardScaler(), make_column_selector(dtype_include=np.number))
                     ]
                 )

显然，将 LabelEncoder 和 StandardScaler 替换为您选择的转换器，包括自定义转换器：

class MyCustomTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self):
        # do something
    
    def fit(self, X, y = None):
        # do something
        return self

    def transform(self, X, y = None):
        # do something
        # return something transformed

为了更进一步，我建议使用 scikit-learn Pipeline 根据列和/或列类型组合不同的预处理（这将更加灵活）。

在此处查看课程详情：

【讨论】：

非常感谢您提供如此详尽的回答！我会研究这个。