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 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 标签：for import RoCE nbsp tran ssi 数据预处理 column 分类 原文地址：https://www.cnblogs.com/ykit/p/12440945.html
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)
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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/essay/73498.html
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