数据预处理之将类别数据数字化的方法 —— LabelEncoder

最新推荐文章于 2025-06-22 07:52:27 发布
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分类专栏： 吴恩达机器学习课程笔记 文章标签： python 机器学习
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LabelEncoder是Python中scikit-learn库的一个工具，用于将分类数据转换为数字，便于机器学习模型处理。它将文本或类别数据映射到连续的整数，如将颜色['red', 'blue', 'red', 'yellow']转换为[0, 2, 0, 1]。在数据预处理阶段，将类别数据数字化对于回归和机器学习模型的性能提升至关重要。

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LabelEncoder是什么

  • 在数据处理过程中，我们有时需要对不连续的数字或者文本进行数字化处理。
  • 在使用 Python 进行数据处理时，用 encoder 来转化 dummy variable（虚拟数据）非常简便，encoder 可以将数据集中的文本转化成0或1的数值。
  • LabelEncoder 是 scikit-learn 包中的两个功能，可以实现上述的转化过程。

数据集中的类别数据

在使用回归模型和机器学习模型时，所有的考察数据都是数值更容易得到好的结果。因为回归和机器学习都是基于数学函数方法的，所以当我们要分析的数据集中出现了类别数据(categorical data)，此时的数据是不理想的，因为我们不能用数学的方法处理它们。例如，在处理男和女两个性别数据时，我们用0和1将其代替，再进行分析。由于这种情况的出现，我们需要可以将文字数字化的现成方法。

  • LabelEncoder 将一列文本数据转化成数值。
  • 例如，[red, blue, red, yellow] = [0,2,0,1]

参考资料：

数据预处理之将类别数据数字化的方法 —— LabelEncoder VS OneHotEncoder - 知乎 (zhihu.com)

Python之sklearn：LabelEncoder函数简介(编码与编码还原)、使用方法、具体案例(在数据缺失和test数据内存在新值(train数据未出现过)环境下的数据LE化)之详细攻略
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### 解决方案 在数据预处理阶段，`ValueError: could not convert string to float: '30000人以上'` 这类错误通常是因为某些字段包含了无法被转换为浮点数的字符串。以下是针对该问题的具体分析和解决方案。 #### 1. **原因分析** 此错误表明，在尝试将某一列的数据转换为浮点数时遇到了非数值类型的字符串 `'30000人以上'`。这可能是由于原始数据中存在不一致的格式或单位描述所致[^1]。例如： - 字符串可能包含中文字符或其他特殊符号（如“人”、“%”等）。 - 数据集中可能存在缺失值或异常值未被正确处理。 此外，如果读取 Excel 文件时未指定 `dtype` 参数，则 Pandas 可能会自动推断部分列为对象类型而非数值类型，从而导致后续操作失败[^4]。 --- #### 2. **解决方案** ##### 方法一：清理并标准化数据 可以通过正则表达式提取数字部分或将特定模式映射到标准数值范围来解决此类问题。例如： ```python import pandas as pd import numpy as np # 假设数据框名为 df，目标列名为 'population' def clean_population(x): if isinstance(x, str): # 如果是字符串 match = re.search(r'\d+', x) # 提取其中的数字部分 if match: num = int(match.group()) # 转换为整数 if '万' in x: # 处理带有‘万’的情况 return num * 10000 elif '亿' in x: # 处理带有‘亿’的情况 return num * 1e8 else: return num elif pd.isnull(x): # 如果是 NaN 或空值 return None else: # 已经是数值类型 return x df['population'] = df['population'].apply(clean_population).astype(float) ``` 通过上述函数可以有效去除多余的文字描述并将数据统一转化为浮点数形式[^1]。 --- ##### 方法二：使用 Label Encoding 对类别变量编码 对于像 `'30000人以上'` 这样的半结构化文本，也可以考虑将其视为离散类别，并应用 One-Hot 编码或者 Label Encoder 来替代直接转成连续型数值的方法[^3]。 ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df['population_encoded'] = le.fit_transform(df['population']) print(le.classes_) # 查看具体映射关系 ``` 注意这种方法适用于那些本质上属于定序或名义尺度的数据维度；而对于需要保留大小顺序意义的信息来说并不推荐单独采用这种方式。 --- ##### 方法三：填充缺失值 当发现某几行因为含有非法字符而变成空白单元格(`NaN`)时，应先确认这些位置原本代表什么含义(比如确实缺少实际观测还是人为输入失误)，然后再决定采取何种策略填补它们——常用手段包括但不限于均值插补法、众数替换以及基于其他关联特征推测合理估计值等等[^5]。 ```python mean_value = df['some_numeric_column'].mean(skipna=True) df['some_numeric_column'].fillna(mean_value, inplace=True) ``` 同样地，对于分类属性而言也可能需要用到频率最高的选项作为默认替补项。 --- #### 3. **销售周期计算注意事项** 关于销售周期这一概念本身并没有固定不变的标准定义方式，因此首先要明确业务场景下所关心的时间跨度究竟指的是哪个环节之间经历多久完成整个流程链条。接着再依据实际情况选取合适的算法模型来进行建模预测工作之前做好充分准备即可[^5]。 --- ### 结论 综上所述，要成功克服因数据质量问题引发的各种运行报错现象就必须重视前期准备工作的重要性，即认真对待每一个细节之处确保源文件质量过关后再投入下一步深入挖掘分析当中去才行哦！
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