这个怎么样?

def MultiColumnLabelEncode(choice, columns, X):
    LabelEncoders = []
    if choice == 'encode':
        for i in enumerate(columns):
            LabelEncoders.append(LabelEncoder())
        i=0    
        for cols in columns:
            X[:, cols] = LabelEncoders[i].fit_transform(X[:, cols])
            i += 1
    elif choice == 'decode': 
        for cols in columns:
            X[:, cols] = LabelEncoders[i].inverse_transform(X[:, cols])
            i += 1
    else:
        print('Please select correct parameter "choice". Available parameters: encode/decode')

这不是最有效的，但它工作，它是超级简单。

我们可以使用scikit learn中的OrdinalEncoder来代替LabelEncoder，它允许多列编码。

将分类特征编码为整数数组。 这个转换器的输入应该是一个类似数组的整数或字符串，表示分类(离散)特征所取的值。特征被转换为序号整数。这将导致每个特性生成一列整数(0到n_categories - 1)。

>>> from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
>>> enc = OrdinalEncoder()
>>> X = [['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]]
>>> enc.fit(X)
OrdinalEncoder()
>>> enc.categories_
[array(['Female', 'Male'], dtype=object), array([1, 2, 3], dtype=object)]
>>> enc.transform([['Female', 3], ['Male', 1]])
array([[0., 2.],
       [1., 0.]])

描述和示例都是从它的文档页面复制的，你可以在这里找到:

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder.html#sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder

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

根据对@PriceHardman解决方案提出的意见，我将提出以下版本的类:

class LabelEncodingColoumns(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, cols=None):
    pdu._is_cols_input_valid(cols)
    self.cols = cols
    self.les = {col: LabelEncoder() for col in cols}
    self._is_fitted = False

def transform(self, df, **transform_params):
    """
    Scaling ``cols`` of ``df`` using the fitting

    Parameters
    ----------
    df : DataFrame
        DataFrame to be preprocessed
    """
    if not self._is_fitted:
        raise NotFittedError("Fitting was not preformed")
    pdu._is_cols_subset_of_df_cols(self.cols, df)

    df = df.copy()

    label_enc_dict = {}
    for col in self.cols:
        label_enc_dict[col] = self.les[col].transform(df[col])

    labelenc_cols = pd.DataFrame(label_enc_dict,
        # The index of the resulting DataFrame should be assigned and
        # equal to the one of the original DataFrame. Otherwise, upon
        # concatenation NaNs will be introduced.
        index=df.index
    )

    for col in self.cols:
        df[col] = labelenc_cols[col]
    return df

def fit(self, df, y=None, **fit_params):
    """
    Fitting the preprocessing

    Parameters
    ----------
    df : DataFrame
        Data to use for fitting.
        In many cases, should be ``X_train``.
    """
    pdu._is_cols_subset_of_df_cols(self.cols, df)
    for col in self.cols:
        self.les[col].fit(df[col])
    self._is_fitted = True
    return self

这个类适合编码器的训练集，并在转换时使用适合的版本。代码的初始版本可以在这里找到。

如果你拥有object类型的所有特征，那么上面写的第一个答案很好https://stackoverflow.com/a/31939145/5840973。

但是，假设我们有混合类型的列。然后，我们可以以编程方式获取类型对象类型名称的特征列表，然后对它们进行标签编码。

#Fetch features of type Object
objFeatures = dataframe.select_dtypes(include="object").columns

#Iterate a loop for features of type object
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()

for feat in objFeatures:
    dataframe[feat] = le.fit_transform(dataframe[feat].astype(str))
 

dataframe.info()

假设你只是想获得一个sklearn.预处理. labelencoder()对象，可以用来表示你的列，你所要做的就是:

le.fit(df.columns)

在上面的代码中，每一列都有一个唯一的数字。 更精确地说，你将得到df的1:1映射。列到le.transform(df.columns.get_values())。要获得列的编码，只需将其传递给le.transform(…)。作为一个例子，下面将得到每一列的编码:

le.transform(df.columns.get_values())

假设你想为你所有的行标签创建一个sklearn.预处理. labelencoder()对象，你可以这样做:

le.fit([y for x in df.get_values() for y in x])

在本例中，您很可能拥有非唯一的行标签(如您的问题所示)。要查看编码器创建了哪些类，可以执行le.classes_。你会注意到，这应该具有与set中相同的元素(y for x in df.get_values() for y in x)。再次使用le.transform(…)将行标签转换为编码标签。例如，如果您想检索df. xml文件中第一列的标签。列数组和第一行，你可以这样做:

le.transform([df.get_value(0, df.columns[0])])

你在评论中提出的问题有点复杂，但仍然可以 完成:

le.fit([str(z) for z in set((x[0], y) for x in df.iteritems() for y in x[1])])

上面的代码实现了以下功能:

使所有(列，行)对的唯一组合 将每个对表示为元组的字符串版本。这是克服LabelEncoder类不支持元组作为类名的一种变通方法。 将新项目贴合到LabelEncoder。

现在要使用这个新模型就有点复杂了。假设我们想要提取在前一个例子中查找的同一项的表示(df中的第一列)。列和第一行)，我们可以这样做:

le.transform([str((df.columns[0], df.get_value(0, df.columns[0])))])

记住，现在每个查找都是一个元组的字符串表示 包含(列、行)。