数据预处理 | 使用 sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder 将分类特征转换为数值型
2021-04-09 21:28
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标签:for import RoCE nbsp tran ssi 数据预处理 column 分类
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder model_oe = OrdinalEncoder() string_data_array = model_oe.fit_transform(string_data) string_data_pd = pd.DataFrame(string_data_con,columns=string_data.columns)
说明:
1 string_data 是挑出来的 需要转成数值型特征的 分类特征
2 转换后,通常要将 array 类型的结果转成 DataFrame,与其他的特征合并
数据预处理 | 使用 sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder 将分类特征转换为数值型
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原文地址:https://www.cnblogs.com/ykit/p/12440945.html
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文章标题:数据预处理 | 使用 sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder 将分类特征转换为数值型
文章链接:http://soscw.com/index.php/essay/73498.html
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