如何在 Python 中创建标签（自动编码）[重复]答案

【问题标题】：How to create labels (auto encoding) in Python [duplicate]如何在 Python 中创建标签（自动编码）[重复]
【发布时间】：2019-07-22 15:46:36
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

Name  subname Feature1  Feature2 ...
AAA     a     0.123     0.345 ...
AAA     b     0.123     0.345 ...
BBB     a     0.123     0.345 ...
BBB     b     0.123     0.345 ...

我要创建标签（添加新列）：

Name  subname Feature1  Feature2 ...Class
AAA     a     0.123     0.345 ...    1
AAA     b     0.123     0.345 ...    1
BBB     a     0.123     0.345 ...    2
BBB     b     0.123     0.345 ...    2

为了让数据适合分类模型，有没有一种方法可以有效地创建这些标签？我得到了超过 5000 行，非常感谢。

【问题讨论】：

你在编码什么，只是Name？如果是df['Class'] = pd.factorize(df['Name'])[0] + 1，如果是2D 分解，您可以使用np.unique 和return_inverse
您有单独的数据框或系列中的标签还是什么？
是的，仅根据“名称”，在最后一列中有标签，以便我可以适应 GDBT 模型来选择特征，这是正确的方法吗？
欺骗中的两个答案都是完全有效的，你可以选择使用哪个
@user3483203 我在 Google 上查看了一些教程，我可以使用“from sklearn.preprocessing import LabelEncoder”之类的东西吗？这会一样吗？非常感谢。

标签： python pandas encoding encode

【解决方案1】：

你可以试试

labels, uniques = pd.factorize(df['Name'].tolist())
df['labels'] = labels

并且会得到一个 array([0, 0, 1, 1])

【讨论】：