LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号，处理标签专用。处理多维数组用OrdinalEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])
输出： array([0,0,3,2,1])
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#将所有的分类型变量编码为数字，一个类别是一个数字
(LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号单维，针对标签，特征多维用OrdinalEncoder) 二维以上
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder #只允许二维以上的数据进行输入
oe = OrdinalEncoder()
#利用训练集进行fit
oe = oe.fit(Xtrain.loc[:,cate])
OneHotEncoder
（我们刚才已经用OrdinalEncoder把分类变量Sex和Embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门Embarked这一
列中，我们使用[0,1,2]代表了三个不同的舱门，然而这种转换是正确的吗？）
data1.head()
## 独热编码，创建哑变量
##
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X = data.iloc[:,1:-1]
X.head()
SexEmbarked0maleS1femaleC2femaleS3femaleS4maleS
enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X) #实例化
result = enc.transform(X).toarray() #把结果转化成一个数组
enc.transform(X).toarray() #将女性和男性分成数组，，，前两位，舱门分为为数组后三位：：稀疏矩阵
依然可以直接一步到位，但为了给大家展示模型属性，所以还是写成了三步
OneHotEncoder(categories=’auto’).fit_transform(X).toarray()
依然可以还原
pd.DataFrame(enc.inverse_transform(result))
enc.get_feature_names()#返回每一个经过哑变量后生成稀疏矩阵列的名字
array(['x0_female', 'x0_male', 'x1_C', 'x1_Q', 'x1_S'], dtype=object)
#axis=1,表示跨行进行合并，也就是将两表左右相连，如果是axis=0，就是将量表上下相连
newdata = pd.concat([data,pd.DataFrame(result)],axis=1)
newdata.head()
有的图表特征后移了，注意一下，不是错误，是复制过来显示错误。
AgeSexEmbarkedSurvived01234022.0maleSNo0.01.00.00.01.0138.0femaleCYes1.00.01.00.00.0226.0femaleSYes1.00.00.00.01.0335.0femaleSYes1.00.00.00.01.0435.0maleSNo0.01.00.00.01.0
删掉两列，inplace=True 并覆盖原数据
newdata.drop(["Sex","Embarked"],axis=1,inplace=True)
newdata.head()
AgeSurvived01234022.0No0.01.00.00.01.0138.0Yes1.00.01.00.00.0226.0Yes1.00.00.00.01.0335.0Yes1.00.00.00.01.0435.0No0.01.00.00.01.0
newdata.columns = ["Age","Survived","Female","Male","Embarked_C","Embarked_Q","Embarked_S"]
newdata.head()
独热编码后的特征无需无量纲化处理，
AgeSurvivedFemaleMaleEmbarked_CEmbarked_QEmbarked_S022.0No0.01.00.00.01.0138.0Yes1.00.01.00.00.0226.0Yes1.00.00.00.01.0335.0Yes1.00.00.00.01.0435.0No0.01.00.00.01.0
Original: https://blog.csdn.net/weixin_40245496/article/details/117366220
Author: weixin_40245496
Title: python 数据处理中的 LabelEncoder ，OrdinalEncoder 和 OneHotEncoder
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