python - 查看 LabelEncoder 的映射

Question

我遇到有关 LabelEncoder 的问题。我将其应用到数据集，如下所示:

data_set1 = data_set.apply(LabelEncoder().fit_transform)

...并且成功了。但是，现在我想获取 LabelEncoder 的映射。因此我使用了以下内容:

le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(data_set1['column'])
le_name_mapping = dict(zip(le.classes_, le.transform(le.classes_)))
print(le_name_mapping)

我期待一本如下所示的字典:

{apple: 0, banana: 1, kiwi: 2}

等等...相反，输出如下:

{0: 0, 1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5, 6: 6, 7: 7, 8: 8, 9: 9}

你们知道为什么以及如何解决它吗？

Answer 1

我认为这段简单的代码:

data = ['apple', 'banana', 'kiwi', 'apple']
le = LabelEncoder()
le.fit(data)
le.classes_

输出你想要的:array(['apple', 'banana', 'kiwi'], dtype='<U6') 。第一项对应标签0，第二项对应标签1，依此类推

如果你想要相应的词典，可以通过 labels_dict = {index: value for index, value in enumerate(le.classes_)} 获取。 ，这样 labels_dict是 {0: 'apple', 1: 'banana', 2: 'kiwi'} .