如何使用 Scikit-Learn 对 Pandas DataFrame 中的多个列进行高效标签编码？

Scikit-Learn 中跨多列的标签编码

使用包含字符串标签的 pandas DataFrame 时，有必要转换这些标签转换为数值以用于建模目的。此过程称为标签编码。 Scikit-learn的LabelEncoder可以有效地完成这个任务。但是，在处理大量列时，为每列创建单独的 LabelEncoder 对象是不切实际的。

要克服此限制，请考虑应用单个 LabelEncoder 实例同时对所有列进行编码。这可以通过使用 apply() 方法迭代 DataFrame 并在每列上调用 LabelEncoder 的 fit_transform() 方法来实现。这个优雅的解决方案可以有效地将所有字符串标签转换为数值。

但是，值得注意的是，在 Scikit-Learn 0.20 及更高版本中，建议使用 OneHotEncoder 代替，因为它支持字符串输入并且可以处理此任务无缝，提供更强大的解决方案。

适用于涉及 inverse_transform、transform 和保留列特定的高级编码场景LabelEncoders，考虑使用 defaultdict 来维护一个 LabelEncoders 字典，每一列一个。这允许在编码和解码操作中实现更大的控制和灵活性。

或者，利用 Neuraxle 的 FlattenForEach 步骤提供了另一种有效的方法，即展平 DataFrame 并将 LabelEncoder 应用于展平的数据。此方法为跨多列的标签编码提供了一种简化的解决方案。

最终，技术的选择取决于特定的数据要求和对编码过程的所需控制级别。

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