Pandas 如何在Scikit Learn中的MultiLabelBinarizer中生成唯一的类名

当我在Scikit Learn中创建一个MultiLabelBinarizer时，如果我们想将标签摄取到熊猫数据帧中，则可以从

mlb.classes\uuu

中获取标签。默认情况下，标签似乎基于实际数据中的实际值。我担心的是，如果我有第二个MultiLabelBinarizer，如果两个二进制代码共享一个公共值，那么它们之间可能会发生冲突。解决这个问题的最好办法是什么。我将提出两种可能性，也许解决方案1、解决方案2或两者都不是最好的

解决方案1：当我创建数据帧时，我将原始列名前置到每个mlb.classes值。例如，

pd.DataFrame（mlb.transform（df[cname]），columns=[cname+'.+s表示mlb.classes中的s]）

。它在我正在使用的数据帧中起到了作用，但我很担心，因为原始的mlb.classes值保持不变

解决方案2：我组合了多个LabelBinarizer。这对我来说似乎很糟糕，因为它们通常不包含相同的值，而且它们的值可能是相同的，特别是对于更一般或通用的值