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

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)。

你可以很容易地做到，

df.apply(LabelEncoder().fit_transform)

EDIT2:

在scikit-learn 0.20中，推荐的方法是

OneHotEncoder().fit_transform(df)

因为OneHotEncoder现在支持字符串输入。 使用ColumnTransformer可以只对某些列应用OneHotEncoder。

编辑:

由于这个最初的答案是一年多前的，并获得了许多赞(包括赏金)，我可能应该进一步扩展它。

对于inverse_transform和transform，你需要做一点修改。

from collections import defaultdict
d = defaultdict(LabelEncoder)

这样，您现在将所有列LabelEncoder保留为字典。

# Encoding the variable
fit = df.apply(lambda x: d[x.name].fit_transform(x))

# Inverse the encoded
fit.apply(lambda x: d[x.name].inverse_transform(x))

# Using the dictionary to label future data
df.apply(lambda x: d[x.name].transform(x))

MOAR编辑:

使用Neuraxle的flatforeach步骤，也可以在一次对所有平坦数据使用相同的LabelEncoder:

FlattenForEach(LabelEncoder(), then_unflatten=True).fit_transform(df)

要根据数据列使用单独的LabelEncoders，或者如果只有一些数据列需要进行标签编码，而不需要其他数据列，那么使用ColumnTransformer是一种解决方案，它允许对列选择和LabelEncoder实例进行更多控制。

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

问题是传递给fit函数的数据(pd dataframe)的形状。 你必须通过1d列表。

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。