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问：

如何理解特种工程中的标签编码？

答：

在标签编码中，我们可以将分类值转换为数字标签。假设以下是我们的数据集：

我们在“Country”列上使用标签重新编码，则会将India转换为1，将the USA转换为2，将China转换为0。此技术的缺点是，会将美国列为最高优先级，因为美国的标签是最大的，而中国则列为最低优先级的标签0，但这在实际工作中仍然是一种非常有用的技术。

让我们编写代码。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

l1 = LabelEncoder()

l1.fit(catDf['Country'])

catDf.Country = l1.transform(catDf.Country)

print(catDf)

在这里，我们实例化了LabelEncoder对象，然后使用 fit 方法拟合我们的分类列，接着使用 transform 方法进行编码转换。

请注意，这里得到的是一个临时存储值 ，如果要永久保存该值，我们需要将结果赋值给原来的分类列，例如：

catDf ['Country'] = l1.transform（catDf['Country']）