如何使用 Scikit-Learn 對 Pandas DataFrame 中的多個欄位進行高效標籤編碼？

Scikit-Learn 中跨多列的標籤編碼

使用包含字串標籤的pandas DataFrame 時，有必要轉換這些標籤轉換為數值以用於建模目的。此過程稱為標籤編碼。 Scikit-learn的LabelEncoder可以有效地完成這個任務。但是，在處理大量欄位時，為每個欄位建立單獨的 LabelEncoder 物件是不切實際的。

要克服此限制，請考慮應用單一 LabelEncoder 實例同時對所有欄位進行編碼。這可以透過使用 apply() 方法迭代 DataFrame 並在每個欄位上呼叫 LabelEncoder 的 fit_transform() 方法來實現。這個優雅的解決方案可以有效地將所有字串標籤轉換為數值。

但是，值得注意的是，在 Scikit-Learn 0.20 及更高版本中，建議使用 OneHotEncoder 代替，因為它支援字串輸入並且可以處理此任務無縫，提供更強大的解決方案。

適用於涉及 inverse_transform、transform 和保留列特定的高級編碼場景LabelEncoders，考慮使用 defaultdict 來維護 LabelEncoders 字典，每一列一個。這允許在編碼和解碼操作中實現更大的控制和靈活性。

或者，利用 Neuraxle 的 FlattenForEach 步驟提供了另一種有效的方法，即展平 DataFrame 並將 LabelEncoder 應用於展平的資料。此方法為跨多列的標籤編碼提供了簡化的解決方案。

最終，技術的選擇取決於特定的資料要求和對編碼過程的所需控制層級。

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