Python 标签编码到熊猫中的多个列

我目前正在研究泰坦尼克号数据集。它由4-5个非数字列组成。我想应用类来获取这些非数字列的编码值。毫无疑问，我可以将这种方法逐一应用到每一列。但是当有超过20-30个这样的专栏时，这项工作将变得更加乏味。因为我知道这些非数字列的名称，有什么复杂的方法可以轻松地实现吗？

只需在选择对象类型后运行一个循环即可

obj_cols = df.select_dtypes(include=[object])

for i in obj_cols:
    df[i+'label'] = le.fit_transform(df[i])

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你想要

fillna

No！！！我在问题中提到了sklearn.LabelEncoder术语，为什么不使用带有名称和LabelEncoder的for循环呢？我建议在要编码的列列表中使用pandas'get_dummies，如下所示：当使用列车和测试数据时，使用单个labelencoder对象

le

会有问题。建议在执行标签编码之前，将列车和测试数据合并。如果单独运行label encoder，您总是会面临测试数据中出现新类别的风险我不会说“在…之前组合训练和测试数据”，因为“测试”的目的是模拟生产中获得的新数据，而您事先不知道会出现什么样的情况