Scikit-Learn 中跨多列的標籤編碼
處理包含多列分類資料的資料集時，有必要對這些資料集時，有必要對這些資料集時，有必要對這些資料集進行編碼用於機器學習演算法的數位標籤。 Scikit-learn 為此提供了 LabelEncoder 類別。然而，直接將其應用於具有大量列（例如 50 列）的 DataFrame 可能會因輸入形狀不正確而導致錯誤。
為了克服這個挑戰，需要一種優雅的方法來同時在所有欄位上執行標籤編碼是：
作為一種替代方案，特別是對於scikit-learn 0.20 及更高版本，請考慮使用OneHotEncoder：
OneHotEncoder 本身支援字串輸入並產生one-hot 編碼向量.
或者，如果您需要控制不同列的LabelEncoder實例或只需要對列的子集進行編碼，則可以使用ColumnTransformer：
透過使用ColumnTransformer，您可以指定要編碼的列並維護單獨的LabelEncoder 實例，從而使資料準備具有更大的靈活性。
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