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嘿，
我的数据集中的“城市”列中有不同的城市名称。我很想使用 LabelEncoder() 对其进行编码。然而，我得到了非常令人沮丧的负值结果
df['city_enc'] = LabelEncoder().fit_transform(df['City']).astype('int8')
新的 city_enc 列给我从 -128 到 127 的值。我不明白为什么 LabelEncoder().fit_transform 给我负值？我预计它会给出从 0 到 (n-1) 的值。谁能给我解释一下吗？
最诚挚的问候，兰阮
最佳答案
这肯定是因为您正在尝试对超过 128 (0 ... 127) 个不同城市进行编码(您可以使用 len(df['City'].unique()) 进行检查).
当您强制转换为 int8 时，您最终会得到负值，以确保所有标签都是不同的。使用int8，您有 256 个不同的值(-128 ... 127)。例如，如果您将 129 个不同的值编码为 int8，则您将使用所有 0 ... 127 个正值，并且将为一项分配标签 -128 .
一个简单的解决方案是删除 astype('int8') 转换:
df['city_enc'] = LabelEncoder().fit_transform(df['City']) # defaults to 'int64'
关于python - LabelEncoder().fit_transform 给我负值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/68209620/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！