Jednym ze sposob\u00f3w osi\u0105gni\u0119cia tego jest u\u017cycie kodowania etykiet<\/strong> , kt\u00f3re<\/span> przypisuje ka\u017cdej warto\u015bci kategorycznej warto\u015b\u0107 ca\u0142kowit\u0105 w oparciu o porz\u0105dek alfabetyczny.<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad poni\u017cszy zrzut ekranu pokazuje, jak przekonwertowa\u0107 ka\u017cd\u0105 unikaln\u0105 warto\u015b\u0107 zmiennej kategorialnej o nazwie Zesp\u00f3\u0142<\/strong> na warto\u015b\u0107 ca\u0142kowit\u0105 w oparciu o kolejno\u015b\u0107 alfabetyczn\u0105:<\/span> <\/p>\n Aby wykona\u0107 kodowanie etykiet w Pythonie, mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni:<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak zastosowa\u0107 t\u0119 sk\u0142adni\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 DataFrame pand:<\/span><\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 poni\u017cszego kodu, aby wykona\u0107 kodowanie etykiet w celu przekonwertowania ka\u017cdej warto\u015bci kategorycznej w kolumnie zespo\u0142u<\/strong> na warto\u015b\u0107 ca\u0142kowit\u0105:<\/span><\/span><\/p>\n Z wyniku mo\u017cemy zobaczy\u0107:<\/span><\/p>\n Pami\u0119taj, \u017ce mo\u017cesz tak\u017ce u\u017cy\u0107 funkcji inverse_transform()<\/strong> , aby uzyska\u0107 oryginalne warto\u015bci kolumny zespo\u0142u<\/strong> :<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania w Pythonie:<\/span><\/p>\n Jak przekonwertowa\u0107 zmienn\u0105 kategorialn\u0105 na numeryczn\u0105 w Pandach<\/a> Cz\u0119sto w uczeniu maszynowym chcemy przekonwertowa\u0107 zmienne kategoryczne na jaki\u015b format liczbowy, kt\u00f3ry mo\u017ce by\u0107 \u0142atwo wykorzystany przez algorytmy. Jednym ze sposob\u00f3w osi\u0105gni\u0119cia tego jest u\u017cycie kodowania etykiet , kt\u00f3re przypisuje ka\u017cdej warto\u015bci kategorycznej warto\u015b\u0107 ca\u0142kowit\u0105 w oparciu o porz\u0105dek alfabetyczny. Na przyk\u0142ad poni\u017cszy zrzut ekranu pokazuje, jak przekonwertowa\u0107 ka\u017cd\u0105 unikaln\u0105 warto\u015b\u0107 zmiennej kategorialnej o […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3446","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/labelencode2-1.jpg\")
<\/p>\n from<\/span> sklearn. preprocessing<\/span> import<\/span> LabelEncoder\n\n#create instance of label encoder\n<\/span>lab = LabelEncoder()\n\n#perform label encoding on 'team' column\n<\/span>df[' my_column<\/span> '] = lab. fit_transform<\/span> (df[' my_column<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad: kodowanie etykiet w Pythonie<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],\n ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 to 25\n1 to 12\n2 B 15\n3 B 14\n4 B 19\n5 B 23\n6 C 25\n7 C 29<\/strong><\/span><\/pre>\n from<\/span> sklearn. preprocessing<\/span> import<\/span> LabelEncoder\n\n#create instance of label encoder\n<\/span>lab = LabelEncoder()\n\n#perform label encoding on 'team' column\n<\/span>df[' team<\/span> '] = lab. fit_transform<\/span> (df[' team<\/span> '])\n\n#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n team points\n0 0 25\n1 0 12\n2 1 15\n3 1 14\n4 1 19\n5 1 23\n6 2 25\n7 2 29\n<\/strong><\/pre>\n\n
#display original team labels\n<\/span>lab. inverse_transform<\/span> (df[' team<\/span> '])\n\narray(['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], dtype=object)\n<\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak przekonwertowa\u0107 warto\u015bci logiczne na warto\u015bci ca\u0142kowite w Pandach<\/a>
Jak u\u017cywa\u0107 Factorize() do kodowania ci\u0105g\u00f3w znak\u00f3w jako liczb w Pandach<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"