Python 如何将操纵的分类变量编码回原始值？

我的数据框中有一个分类变量。然后，我对它进行编码，以便传递到神经网络中。然而，我的最终可视化图形当然仍然显示了分类变量的编码/数值，我很难将其映射回其原始值
打印格式可以是：jpg、png、ico、heic、pdf、word等

我使用此命令首先将分类变量“Print Format”编码为数值：

le = preprocessing.LabelEncoder()
for x in df.columns:
    if df[x].dtypes=='object':
       df[x]=le.fit_transform(df[x].astype(str))

然后，我想在最终可视化之前使用以下代码将其还原回来：

le = preprocessing.LabelEncoder()
for x in df.columns:
    if df[x].dtypes=='object':
       df[x]=le.inverse_transform(df[x].astype(str))

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…但可视化仍不显示原始值。为什么？

只需使用已实现的函数即可

le.inverse_transform(df[x])

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这是我在最终可视化之前添加的代码：

le=preprocessing.LabelEncoder（），用于df.columns中的x:if df[x].dtypes=='object'：df[x]=le.inverse_transform（df[x].astype（str））

但是可视化仍然没有显示原始值。为什么？有人能帮忙吗？