TypeError: my_label_encoder() 接受 2 个位置参数，但给出了 3 个

Question

我正在尝试在 python 中编写一个带有两个 def 的类，这有助于我在不使用任何库的情况下从头开始执行 ONE_HOT ENCODING，没有类我的代码可以工作并执行 ONE_HOT_ENCODING 但在 class 内部，我遇到了我无法解决的问题如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。 我的数据在这里：https://www.dropbox.com/s/z5y1mucs3h93izp/car.csv?dl=0 '''

import pandas as pd
import numpy as np
dataset = np.loadtxt(r'C:\Users\User\Downloads\car.csv', skiprows=1, delimiter=',', dtype='object', encoding='UTF-8')

class one_hot():
    def __init__(self,dataset = None ,column = None):
    
      self.dataset = dataset
      self.column = column

    def my_label_encoder( self,column):
       for index, label in enumerate(set(dataset[:, column])):
          dataset[dataset[:, column] == label, column] = index
      
    def one_hot_encoder(self,column):
      ncategory = np.max(dataset[:, column]) + 1
      print(ncategory)
      ohe = np.zeros((dataset.shape[0], ncategory))
      print(ohe)
      for index, category in enumerate(dataset[:, column]):
          print(index ,'index')
          print(category,'category')
          ohe[index, category] = 1
          print(ohe)
          a = pd.DataFrame(ohe)    
      return  a

   
e = one_hot()

b = e.my_label_encoder(dataset,1)

c = b.one_hot_encoder(dataset,1)

''' 我得到这个错误：

TypeError: my_label_encoder() takes 2 positional arguments but 3 were given

如果你能帮助我，我会很高兴。

Answer 1

my_label_encoder() 函数有 2 个参数，一个是 self，除此之外应该只有 1 个其他参数。

你已经给出的自我（'e'），同时将其称为 e.my_label_encoder(dataset,1)

请。修改你的代码是

def my_label_encoder(self, dataset, column) 

否则在调用 my_label_encoder() 时不要传入数据集。在 my_label_encoder() 中，您可以在 init 中使用它时将其称为 self.dataset，因此您可以在制作类对象时通过。

import pandas as pd
import numpy as np
dataset = np.loadtxt(r'C:\Users\User\Downloads\car.csv', skiprows=1, delimiter=',', dtype='object', encoding='UTF-8')

class one_hot():
    def __init__(self,dataset = None ,column = None):
    
      self.dataset = dataset
      self.column = column

    def my_label_encoder( self,column):
       for index, label in enumerate(set(self.dataset[:, column])):
          self.dataset[self.dataset[:, column] == label, column] = index
      
    
e = one_hot(dataset)

b = e.my_label_encoder(1)