我有一个包含近 4000 万行和约 20 列的 df（总大小为 2.2+GB）。我的 15 个特征是分类的。我认为在不使 df 变得更大的情况下解决这个问题的最合理方法是使用 LabelEncoder 拟合/转换每个特征，然后将每个特征转换为类别数据类型。
唯一的问题是没有一个分类特征是有序的。我应该用 StandardScaler 拟合/转换它们还是没有必要？
处理大df中的分类变量
数据挖掘
Python
分类
熊猫
多标签分类
2022-02-25 07:28:39
1个回答
不。如果如您所说，变量是分类的，那么执行缩放没有任何意义。普通的 LabelEncoder 已经做了你想要的。
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