scikit-learn의 LabelEncoder를 사용해 보십시오(초보자용)

문자 데이터를 숫자로 바꿔야 할 때 매우 편리합니다!

하고 있는 일

타이타닉 호의 데이터 집합을 이용하다

모든 탭 이름의 열 값을 문자에서 숫자로 변환

숫자로 변환된 데이터를 문자

로 반환

차리다

타이타닉 호의 데이터는 seabrn에 있기 때문에 불러낼 것이다.

import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

titanic = sns.load_dataset("titanic")

숫자로 변환된 탭을 문자 탭으로 복원하기 위해 사전을 준비하십시오

le_dict = {}

내용을 확인하다

print(titanic.head())

실행

임의의 탭(sex,class)이 있는 열만 문자-숫자로 대체됨

for column in ["sex", "class"]:
    le_dict[column] = preprocessing.LabelEncoder()
    le_dict[column].fit(titanic[column])
    titanic[column] = le_dict[column].transform(titanic[column])

결과를 확인하다

print(titanic.head())

male->1,female->0 등으로 교체되었음을 확인할 수 있습니다.

탭으로 돌아가기

inverse_transform () 을 사용하면 되돌아갈 수 있습니다.

for column in ["sex", "class"]:
    titanic[column] = le_dict[column].inverse_transform(titanic[column])

결과를 확인하다

print(titanic.head())

아무 일도 없었던 것처럼 돌아왔습니다.

모든 코드

import seaborn as sns
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

titanic = sns.load_dataset("titanic")
le_dict = {}

print(titanic.head())

for column in ["sex", "class"]:
    le_dict[column] = preprocessing.LabelEncoder()
    le_dict[column].fit(titanic[column])
    titanic[column] = le_dict[column].transform(titanic[column])

print(titanic.head())

for column in ["sex", "class"]:
    titanic[column] = le_dict[column].inverse_transform(titanic[column])

print(titanic.head())