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数据预处理 | 使用 sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder 将分类特征转换为数值型

时间:2020-03-08 09:39:44      阅读:432      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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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