如何从sklearn反转Label Encoder多列？

Question

我想在多列上对LabelEncoder使用inverse_transform函数。

这是在数据框上应用LabelEncoder时用于多列的代码：

class MultiColumnLabelEncoder:
    def __init__(self,columns = None):
        self.columns = columns # array of column names to encode

    def fit(self,X,y=None):
        return self # not relevant here

    def transform(self,X):
        '''
        Transforms columns of X specified in self.columns using
        LabelEncoder(). If no columns specified, transforms all
        columns in X.
        '''
        output = X.copy()
        if self.columns is not None:
            for col in self.columns:
                output[col] = LabelEncoder().fit_transform(output[col])
        else:
            for colname,col in output.iteritems():
                output[colname] = LabelEncoder().fit_transform(col)
        return output

    def fit_transform(self,X,y=None):
        return self.fit(X,y).transform(X)

有没有办法修改代码并对其进行更改，以便将其用于反转编码器中的标签？

谢谢

Answer 1

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LabelEncoders保存在对象内部的dict中。工作方式：

• 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 MultiColumnLabelEncoder:

    def __init__(self, columns=None):
        self.columns = columns # array of column names to encode


    def fit(self, X, y=None):
        self.encoders = {}
        columns = X.columns if self.columns is None else self.columns
        for col in columns:
            self.encoders[col] = LabelEncoder().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.encoders[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.encoders[col].inverse_transform(X[col])
        return output

然后可以像这样使用它：

multi = MultiColumnLabelEncoder(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         4
inv = 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，将调用LabelEncoders的相同方法。只要确保在需要逆变换时将编码器摆在附近即可。