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])

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

从scikit-learn 0.20开始，你可以使用sklearn.compose.ColumnTransformer和sklearn.预处理. onehotencoder:

如果你只有分类变量，OneHotEncoder直接:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

OneHotEncoder(handle_unknown='ignore').fit_transform(df)

如果你有异构类型的特性:

from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

categorical_columns = ['pets', 'owner', 'location']
numerical_columns = ['age', 'weigth', 'height']
column_trans = make_column_transformer(
    (categorical_columns, OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'),
    (numerical_columns, RobustScaler())
column_trans.fit_transform(df)

文档中有更多选项:http://scikit-learn.org/stable/modules/compose.html#columntransformer-for-heterogeneous-data

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)。

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()

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。