如何在Python中创建标签（自动编码）

我有这样一个数据框：

Name  subname Feature1  Feature2 ...
AAA     a     0.123     0.345 ...
AAA     b     0.123     0.345 ...
BBB     a     0.123     0.345 ...
BBB     b     0.123     0.345 ...

我要创建标签（添加新列）：

为了使数据适合分类模型，有没有一种方法可以有效地创建这些标签？我有5000多行，非常感谢。

你可以试试

labels, uniques = pd.factorize(df['Name'].tolist())
df['labels'] = labels

并将获得

---

array（[0,0,1,1]）

你用什么来编码，只是

Name

？如果是

df['Class']=pd.factorize（df['Name']）[0]+1

，如果是

2D

因子分解，您可以使用

np.unique

和

return\u inverse

将标签放在单独的数据帧或序列中，或者什么？是的，仅根据“名称”，在最后一列有标签，这样我就可以在GDBT模型中选择功能，这是正确的方法吗？dupe中的两个答案都是完全有效的，你可以选择哪一个use@user3483203我在Google上查看了一些教程，我可以使用类似“from sklearn.preprocessing import LabelEncoder”的东西吗？这是一样的吗？非常感谢。

labels, uniques = pd.factorize(df['Name'].tolist())
df['labels'] = labels