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。

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

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。

我们不需要LabelEncoder。

您可以将列转换为类别，然后获取它们的代码。我使用下面的字典推导将此过程应用于每一列，并将结果包装回具有相同索引和列名的相同形状的数据框架中。

>>> pd.DataFrame({col: df[col].astype('category').cat.codes for col in df}, index=df.index)
   location  owner  pets
0         1      1     0
1         0      2     1
2         0      0     0
3         1      1     2
4         1      3     1
5         0      2     1

要创建映射字典，你可以使用字典理解式枚举类别:

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

{'location': {0: 'New_York', 1: 'San_Diego'},
 'owner': {0: 'Brick', 1: 'Champ', 2: 'Ron', 3: 'Veronica'},
 'pets': {0: 'cat', 1: 'dog', 2: 'monkey'}}