如何从sklearn反转Label Encoder多列？

为了对数据进行逆变换，您需要记住用于变换每一列的编码器。一种可行的方法是将

LabelEnprer

• 当您调用

  fit

  每个列的编码器时，已保存并保存
• 当您打电话时，

  transform

  他们习惯了转换数据
• 当您打电话时，

  inverse_transform

  他们习惯于进行逆变换

示例代码：

class MultiColumnLabelEnprer:    def __init__(self, columns=None):        self.columns = columns # array of column names to enpre    def fit(self, X, y=None):        self.enprers = {}        columns = X.columns if self.columns is None else self.columns        for col in columns: self.enprers[col] = LabelEnprer().fit(X[col])        return self    def transform(self, X):        output = X.copy()        columns = X.columns if self.columns is None else self.columns        for col in columns: output[col] = self.enprers[col].transform(X[col])        return output    def fit_transform(self, X, y=None):        return self.fit(X,y).transform(X)    def inverse_transform(self, X):        output = X.copy()        columns = X.columns if self.columns is None else self.columns        for col in columns: output[col] = self.enprers[col].inverse_transform(X[col])        return output

然后可以像这样使用它：

multi = MultiColumnLabelEnprer(columns=['city','size'])df = pd.Dataframe({'city':    ['London','Paris','Moscow'],        'size':    ['M',     'M',    'L'],        'quantity':[12,       1,      4]})X = multi.fit_transform(df)print(X)#    city  size  quantity# 0     0     1        12# 1     2     1         1# 2     1     0         4inv = multi.inverse_transform(X)print(inv)#      city size  quantity# 0  London    M        12# 1   Paris    M         1# 2  Moscow    L         4

可能有一个单独的实现

fit_transform

LabelEnprer