我有一个有39个分类和27个数字特征的数据集。我试图对分类数据进行编码,并需要能够再次对每一列进行逆变换和调用转换。有比定义39个单独的LabelEncoder实例,然后对每个列分别定义fit_transform更漂亮的方法吗?cat_feat = [col for col in input_df2.columns if input
我正在开发一个使用这个数据集的神经网络。但是由于数据集有一些字符串值,所以我无法训练我的神经网络。将这些字符串值转换为神经网络可读的格式的最佳方法是什么?M2044282225,0.0,0.0,0,0我想把那些类型,nameOrig,nameDest字段转换成神经网络可读的格式import pandas as pd
from skl
我有一个熊猫数据,有多个列(其中一些是不连续的),这将需要标签编码。根据我对LabelEncoder类的理解,对于每一列,我都需要使用不同的LabelEncoder对象。我正在使用下面的代码(下面的代码中的list_of_string_cols是需要标记编码的所有列的列表)。for col in list_of_string_cols:
labelen