如果你在数据框架中有数值和类别两种类型的数据 你可以使用:这里X是我的数据框架，有分类变量和数值变量

from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()

for i in range(0,X.shape[1]):
    if X.dtypes[i]=='object':
        X[X.columns[i]] = le.fit_transform(X[X.columns[i]])

注意:如果你对转换它们不感兴趣，这个技巧是很好的。

主要使用@Alexander回答，但必须做一些更改-

cols_need_mapped = ['col1', 'col2']

mapper = {col: {cat: n for n, cat in enumerate(df[col].astype('category').cat.categories)} 
     for col in df[cols_need_mapped]}

for c in cols_need_mapped :
    df[c] = df[c].map(mapper[c])

然后，为了将来重用，你可以将输出保存到json文档中，当你需要它时，你可以读入并使用.map()函数，就像我上面所做的那样。

我查看了LabelEncoder的源代码(https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/preprocessing/label.py)。它基于一组numpy变换，其中一个是np.unique()。这个函数只接受一维数组输入。(如果我说错了请指正)。

非常粗略的想法…… 首先，确定哪些列需要LabelEncoder，然后循环遍历每个列。

def cat_var(df): 
    """Identify categorical features. 

    Parameters
    ----------
    df: original df after missing operations 

    Returns
    -------
    cat_var_df: summary df with col index and col name for all categorical vars
    """
    col_type = df.dtypes
    col_names = list(df)

    cat_var_index = [i for i, x in enumerate(col_type) if x=='object']
    cat_var_name = [x for i, x in enumerate(col_names) if i in cat_var_index]

    cat_var_df = pd.DataFrame({'cat_ind': cat_var_index, 
                               'cat_name': cat_var_name})

    return cat_var_df



from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 

def column_encoder(df, cat_var_list):
    """Encoding categorical feature in the dataframe

    Parameters
    ----------
    df: input dataframe 
    cat_var_list: categorical feature index and name, from cat_var function

    Return
    ------
    df: new dataframe where categorical features are encoded
    label_list: classes_ attribute for all encoded features 
    """

    label_list = []
    cat_var_df = cat_var(df)
    cat_list = cat_var_df.loc[:, 'cat_name']

    for index, cat_feature in enumerate(cat_list): 

        le = LabelEncoder()

        le.fit(df.loc[:, cat_feature])    
        label_list.append(list(le.classes_))

        df.loc[:, cat_feature] = le.transform(df.loc[:, cat_feature])

    return df, label_list

返回的df将是编码后的df, label_list将显示所有这些值在相应列中的含义。 这是我为工作编写的数据处理脚本的一个片段。如果你觉得还有什么改进的地方，请告诉我。

编辑: 这里只想提一下，上述方法在处理数据帧时不会遗漏最佳数据。不确定它是如何工作的数据帧包含丢失的数据。(在执行上述方法之前，我已经处理了缺失过程)

在这里和其他地方进行了大量的搜索和实验后，我认为你的答案是:

pd.DataFrame(列= df.columns, data = LabelEncoder () .fit_transform (df.values.flatten ()) .reshape (df.shape))

这将跨列保留类别名称:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

df = pd.DataFrame([['A','B','C','D','E','F','G','I','K','H'],
                   ['A','E','H','F','G','I','K','','',''],
                   ['A','C','I','F','H','G','','','','']], 
                  columns=['A1', 'A2', 'A3','A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10'])

pd.DataFrame(columns=df.columns, data=LabelEncoder().fit_transform(df.values.flatten()).reshape(df.shape))

    A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A10
0   1   2   3   4   5   6   7   9   10  8
1   1   5   8   6   7   9   10  0   0   0
2   1   3   9   6   8   7   0   0   0   0

这是我解决你问题的办法。为了将包含文本的数据帧列转换为编码值，只需使用我的函数text_to_numbers，它返回LE的字典。Key是列LabelEncoder()作为值的列名。

def text_to_numbers(df):
        le_dict = dict()
        for i in df.columns:
            if df[i].dtype not in ["float64", "bool", "int64"]:
                le_dict[i] = preprocessing.LabelEncoder()
                df[i] = le_dict[i].fit_transform(df[i])
    
        return df, le_dict

下面的函数将使保留原始的未编码数据帧成为可能。

 def numbers_to_text(df, le_dict):
        for i in le_dict.keys():
            df[i] = le_dict[i].inverse_transform(df[i])
    
        return df

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

train=pd.read_csv('.../train.csv')

#X=train.loc[:,['waterpoint_type_group','status','waterpoint_type','source_class']].values
# Create a label encoder object 
def MultiLabelEncoder(columnlist,dataframe):
    for i in columnlist:

        labelencoder_X=LabelEncoder()
        dataframe[i]=labelencoder_X.fit_transform(dataframe[i])
columnlist=['waterpoint_type_group','status','waterpoint_type','source_class','source_type']
MultiLabelEncoder(columnlist,train)

在这里，我正在从位置读取一个csv，在函数中，我正在传递列列表，我想要labelencode和dataframe，我想应用这个。