Wie kann ich mit Scikit-Learn mehrere Spalten in einem Pandas-DataFrame effizient beschriften und kodieren?

Beschriftungskodierung über mehrere Spalten hinweg in Scikit-Learn

Beim Arbeiten mit einem Pandas-DataFrame, der Zeichenfolgenbeschriftungen enthält, ist es notwendig, diese Beschriftungen zu konvertieren zu Modellierungszwecken in numerische Werte umwandeln. Dieser Vorgang wird als Etikettenkodierung bezeichnet. Der LabelEncoder von Scikit-learn kann diese Aufgabe effektiv erledigen. Wenn Sie jedoch mit einer großen Anzahl von Spalten arbeiten, ist es unpraktisch, für jede Spalte ein separates LabelEncoder-Objekt zu erstellen.

Um diese Einschränkung zu überwinden, sollten Sie erwägen, eine einzelne LabelEncoder-Instanz anzuwenden, um alle Spalten gleichzeitig zu codieren. Dies kann erreicht werden, indem der DataFrame mit der apply()-Methode durchlaufen und die fit_transform()-Methode von LabelEncoder für jede Spalte aufgerufen wird. Diese elegante Lösung wandelt alle String-Beschriftungen effizient in numerische Werte um.

Es ist jedoch zu beachten, dass in Scikit-Learn-Versionen 0.20 und höher die Verwendung von OneHotEncoder empfohlen wird, da dieser die String-Eingabe unterstützt und diese Aufgabe bewältigen kann nahtlos und bietet eine robustere Lösung.

Für erweiterte Codierungsszenarien mit inverse_transform, transform und spaltenspezifischem Beibehalten LabelEncoders: Erwägen Sie die Verwendung eines defaultdict, um ein Wörterbuch von LabelEncodern zu verwalten, eines für jede Spalte. Dies ermöglicht eine größere Kontrolle und Flexibilität bei Codierungs- und Decodierungsvorgängen.

Alternativ bietet die Verwendung des FlattenForEach-Schritts von Neuraxle einen weiteren effizienten Ansatz, indem der DataFrame reduziert und der LabelEncoder auf die reduzierten Daten angewendet wird. Diese Methode bietet eine optimierte Lösung für die Etikettenkodierung über mehrere Spalten hinweg.

Letztendlich hängt die Wahl der Technik von den spezifischen Datenanforderungen und dem gewünschten Maß an Kontrolle über den Kodierungsprozess ab.

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