这是脚本

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
col_list = df.select_dtypes(include = "object").columns
for colsn in col_list:
    df[colsn] = le.fit_transform(df[colsn].astype(str))

这并没有直接回答你的问题(Naputipulu Jon和PriceHardman对此有精彩的回答)

但是，对于一些分类任务等，您可以使用

pandas.get_dummies(input_df) 

这可以输入带有分类数据的数据框架，并返回带有二进制值的数据框架。变量值被编码到结果数据框架中的列名中。更多的

如果我们有单列来做标签编码和它的逆变换，当python中有多列时，很容易做到这一点

def stringtocategory(dataset):
    '''
    @author puja.sharma
    @see The function label encodes the object type columns and gives label      encoded and inverse tranform of the label encoded data
    @param dataset dataframe on whoes column the label encoding has to be done
    @return label encoded and inverse tranform of the label encoded data.
   ''' 
   data_original = dataset[:]
   data_tranformed = dataset[:]
   for y in dataset.columns:
       #check the dtype of the column object type contains strings or chars
       if (dataset[y].dtype == object):
          print("The string type features are  : " + y)
          le = preprocessing.LabelEncoder()
          le.fit(dataset[y].unique())
          #label encoded data
          data_tranformed[y] = le.transform(dataset[y])
          #inverse label transform  data
          data_original[y] = le.inverse_transform(data_tranformed[y])
   return data_tranformed,data_original

使用dict()实现LabelEncoder()多列的简单方法:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le_dict = {col: LabelEncoder() for col in columns }
for col in columns:
    le_dict[col].fit_transform(df[col])

并且你可以使用这个le_dict来对其他列进行labelEncode:

le_dict[col].transform(df_another[col])

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

不，LabelEncoder不这样做。它接受类标签的1维数组并生成1维数组。它的设计目的是处理分类问题中的类标签，而不是任意数据，任何强迫它用于其他用途的尝试都需要代码将实际问题转换为它解决的问题(并将解决方案转换回原始空间)。