python中的应用程序函数LabelEncoder（）.fit_转换

我有一个关于函数LabelEncoder（）的理论问题

我正在分类应用程序中使用函数/方法。它工作得很好

       #Import
       from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

       #Transform original values ​​by encoded labels
       df_data = df_data.apply(LabelEncoder().fit_transform)

但是，在文档“sklearn.preprocessing.LabelEncoder”中有：“该转换器应用于编码目标值，即y，而不是输入X”

我在数据帧中应用这个方法。数字输入变量（X）和分类输出变量（y）。

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我想用X来把目标变量转换成数字类型，用y来处理不同输入变量源之间的数量级问题。这种态度正确吗？我是否可以应用另一个函数来代替输入变量的LabelEncoder（）.fit_变换？谢谢

，因为文档中的说明只能用于转换标签。i、 e从苹果、橙色到0、1。如果您有分类标签，请查看。此外，如果您的输入

X

具有不同的刻度，请查看