Python LabelEncoder将列中的每个值更改为'；LabelEncoder（）和#x27；

我不明白我怎么把事情搞得这么糟。非常新的编码

我试图通过sklearn上的LabelEncoder运行一个pandas列，以便将字符串转换为值。如果我没有通过LabelEncoder运行它，该列将按其应该的方式打印出一个名称列表。当我使用LabelEncoder时，每个值实际上都被更改为“LabelEncoder”。我做错了什么

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
data = pd.read_excel('Data.xlsx', sep=',')
import pandas as pd


le = preprocessing.LabelEncoder()
fit = le.fit(data.loc[:,'R_Name'])
data.loc[:,'R_Name'] = fit
print(data.loc[:,'R_Name'])

以下是我的结果：

0       LabelEncoder()
1       LabelEncoder()
2       LabelEncoder()
3       LabelEncoder()
4       LabelEncoder()
5       LabelEncoder()
6       LabelEncoder()
7       LabelEncoder()
8       LabelEncoder()
9       LabelEncoder()
10      LabelEncoder()
11      LabelEncoder()
12      LabelEncoder()
13      LabelEncoder()
14      LabelEncoder()
15      LabelEncoder()
16      LabelEncoder()
17      LabelEncoder()
18      LabelEncoder()
19      LabelEncoder()
20      LabelEncoder()
21      LabelEncoder()
22      LabelEncoder()
23      LabelEncoder()
24      LabelEncoder()
25      LabelEncoder()
26      LabelEncoder()
27      LabelEncoder()
28      LabelEncoder()

---

我猜你想要你专栏的编码版本。 因此，您需要在安装的编码器上调用方法转换。 见下文

作为pd进口熊猫 从sk学习导入预处理 将numpy作为np导入

#data = pd.read_excel('Data.xlsx', sep=',')
data = pd.DataFrame({'R_Name':['Pippo','Pluto','Paperino','Pluto','Pippo'],'ID':[1,34,5,22,1]})

le = preprocessing.LabelEncoder()
fitted_le = le.fit(data.loc[:,'R_Name'])
data.loc[:,'R_Name'] = fitted_le.transform(data.loc[:,'R_Name'])
print(data.loc[:,'R_Name'])

输出为：

0    1
1    2
2    0
3    2
4    1
Name: R_Name, dtype: int32

请注意，我定义了一个玩具数据框，因为我不知道您的excel文件结构。我还将LabelEncoder对象重命名为fitted_le：给变量赋予方法的相同名称不是一个好主意。 实际上，您的代码可以用更简洁的方式重写（我跳过include和dataframe导入）：

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这里是相关文档的链接

尝试将

le.fit

更改为

le.fit\u transform

？

fit

方法返回一个已安装版本的

LabelEncoder

对象，而您不仅希望适合

'R\u Name'

列，还希望立即对其进行转换并返回编码的标签。效果非常好！你是冠军！很高兴听到这个消息，祝您的编码之旅愉快！

le = preprocessing.LabelEncoder()
data['R_Name'] = le.fit_transform(data['R_Name'])
print(data['R_Name'])