我有一个数据框如下所示：

   cc  temp  0  US  37.0     1  CA  12.0     2  US  35.0     3  AU  20.0     

现在我使用以下代码将其转换为分类：

df =  df.cc.cat.codes

我得到的输出如下：

   cc  temp  0  2  37.0     1  1  12.0     2  2  35.0     3  0  20.0     

我的需求是如何将它还原为原始值，有什么想法吗？

回答：

你可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder，它提供了与你所做操作类似的功能。

以下是如何在你的数据框上操作的方法：

# 假设你已经创建了数据框from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle = LabelEncoder()# 将分类变量转换为标签编码形式df['cc'] = le.fit_transform(df['cc'])# 从标签编码形式转换回标签df['cc'] = le.inverse_transform(df['cc'])

你可以在https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.LabelEncoder.html了解更多关于标签编码器和scikit-learn的实现信息。

阅读关于其他形式的分类变量编码（如独热编码和目标编码）以及在何处使用它们也可能有所帮助。