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python - 如何编码熊猫数据框列表中的所有标签？

问题描述

从 API 解析 pandas 数据框列表。我需要他们放置 int 自动编码器，它适合具有形状 (100, 36, 18) 的数据

#encoder
input_sig = Input(shape=(num_events, features))
conv1 = Conv1D(32, 3, activation='relu', padding='same')(input_sig)
pool1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1) 
conv2 = Conv1D(64, 3, activation='relu', padding='same')(pool1)
pool2 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2) 
conv3 = Conv1D(128, 3, activation='relu', padding='same')(pool2)
#decoder
conv4 = Conv1D(128, 3, activation='relu', padding='same')(conv3)
up1 = UpSampling1D(2)(conv4) 
conv5 = Conv1D(64, 3, activation='relu', padding='same')(up1)
up2 = UpSampling1D(2)(conv5) 
decoded = Conv1D(features, 3, activation='relu', padding='same')(up2)
model= Model(input_sig, decoded)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer = RMSprop())
model.summary()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_2,
df_2,
test_size=0.2,
random_state=50)

所以我需要在我的所有数据框中编码分类参数。但它以不同的值编码！这是非常错误的......例如：

lst1 = {'Name': ['Java', 'Python', 'C', 'C++',
'JavaScript']}
lst2 = {'Name': ['Scala', 'Python', 'C', 'C++',
'JavaScript', 'Node', 'Text']}
dframe1 = pd.DataFrame(lst1)
dframe2 = pd.DataFrame(lst2)
dframe1['Name'] = LabelEncoder().fit_transform(dframe1['Name'])
dframe2['Name'] = LabelEncoder().fit_transform(dframe2['Name'])
asd = [dframe1,dframe2]

我需要一些函数，将两个数据帧中的值“Python”编码为相同的值。我怎样才能做到这一点？

标签： pythonpandasdataframetensorflowmachine-learning

解决方案

名字是固定lst1的吗？lst2以后还会有更多的名字吗？

如果没有，您需要做的是获取所有唯一名称/类别，并适合LabelEncoder. 例如，

names = dframe1['Name'].values.tolist() + dframe2['Name'].values.tolist()
enc = LabelEncoder()
enc.fit(names)

dframe1['Name'] = enc.transform(dframe1['Name'])
dframe2['Name'] = enc.transform(dframe2['Name'])

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