Python တွင် label encoding လုပ်နည်း (ဥပမာနှင့်အတူ)

စက်သင်ယူမှုတွင် မကြာခဏဆိုသလို ကျွန်ုပ်တို့သည် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် အလွယ်တကူ အသုံးပြုနိုင်သော ဂဏန်းဖော်မတ်အချို့သို့ အမျိုးအစားအလိုက် ကိန်း ရှင်များ ကို ပြောင်းလဲလိုကြသည်။

၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန်နည်းလမ်းတစ်ခု မှာ အက္ခရာစဉ်အလိုက် အမျိုးအစားအလိုက်တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ကိန်းပြည့်တန်ဖိုးတစ်ခုသတ်မှတ်ပေးသည့် အညွှန်းစာဝှက်ကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည် ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အောက်ဖော်ပြပါ ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံသည် Team ဟုခေါ်သော အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသည့်ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ တစ်မူထူးခြားသောတန်ဖိုးတစ်ခုစီကို အက္ခရာစဉ်အလိုက် ကိန်းပြည့်တန်ဖိုးသို့ မည်သို့ပြောင်းရမည်ကို ပြသသည်-

Python တွင် အညွှန်းစာဝှက်ကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

 from sklearn. preprocessing import LabelEncoder

#create instance of label encoder
lab = LabelEncoder()

#perform label encoding on 'team' column
df[' my_column '] = lab. fit_transform (df[' my_column '])

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- Python တွင် ကုဒ်နံပါတ်များကို ကုဒ်လုပ်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
                   ' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 25
1 to 12
2 B 15
3 B 14
4 B 19
5 B 23
6 C 25
7 C 29

အဖွဲ့ ကော်လံရှိ အမျိုးအစားအလိုက် တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ကိန်းပြည့်တန်ဖိုးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အညွှန်းစာဝှက်ကို လုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 from sklearn. preprocessing import LabelEncoder

#create instance of label encoder
lab = LabelEncoder()

#perform label encoding on 'team' column
df[' team '] = lab. fit_transform (df[' team '])

#view updated DataFrame
print (df)

   team points
0 0 25
1 0 12
2 1 15
3 1 14
4 1 19
5 1 23
6 2 25
7 2 29

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• “A” တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို 0 သို့ ပြောင်းထားသည်။
• “B” တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို 1 အဖြစ်သို့ ပြောင်းထားသည်။
• “C” တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို 2 သို့ပြောင်းထားသည်။

အဖွဲ့ ကော်လံ၏မူလတန်ဖိုးများကိုရယူရန် သင် inverse_transform() လုပ်ဆောင်ချက်ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ။

 #display original team labels
lab. inverse_transform (df[' team '])

array(['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], dtype=object)

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော အသုံးများသော အလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas တွင် categorical variable ကို ဂဏန်းအဖြစ် မည်သို့ပြောင်းရမည်နည်း။
Pandas တွင် boolean တန်ဖိုးများကို ကိန်းပြည့်တန်ဖိုးများ မည်သို့ပြောင်းလဲမည်နည်း။
Pandas တွင် နံပါတ်များအဖြစ် စာကြောင်းများကို ကုဒ်လုပ်ရန် factorize() ကို အသုံးပြုနည်း