如何在R中对数据框多列批量执行Label Encoding？

方案1：Base R 循环（手动控制逻辑） #

如果习惯用基础R语法，可通过循环遍历目标列，逐个生成编码后的新列：

# 定义需要编码的列名（所有列直接用colnames(DF)即可）
cols_to_encode <- colnames(DF)

# 循环处理每一列
for (col in cols_to_encode) {
  # 生成带后缀的新列名
  new_col <- paste0(col, "_num")
  # 执行编码：先转因子再转数值
  DF[[new_col]] <- as.numeric(factor(DF[[col]]))
}

运行后原数据框会新增Gender_num、School_num、Town_num列，对应各分类列的编码结果。

方案2：用dplyr批量处理（简洁高效） #

如果常用tidyverse工具链，dplyr的across函数可快速完成批量编码：
先确保安装并加载包：

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

再执行编码：

# 对所有列生成编码新列（保留原列）
DF <- DF %>%
  mutate(across(everything(), ~as.numeric(factor(.)), .names = "{col}_num"))

across(everything())选中所有列，.names = "{col}_num"指定新列名为原列名加_num；若只需处理部分列，把everything()换成列名向量（如c("Gender", "School")）即可。

方案3：用apply生成纯编码数据集 #

若想直接生成仅含编码值的新数据框（可选择合并到原数据）：

# 生成编码后的新数据框
encoded_df <- as.data.frame(lapply(DF, function(x) as.numeric(factor(x))))
# 给新列加后缀
colnames(encoded_df) <- paste0(colnames(DF), "_num")
# 合并到原数据框
DF <- cbind(DF, encoded_df)

注意事项 #

• 因子默认按字母顺序编码，若需自定义顺序（比如让Male=1、Female=2），可在factor()中指定levels参数，例如factor(DF[[col]], levels = c("Male", "Female"))，上述三种方案都可调整此逻辑。
• 数据中的缺失值会被保留为NA，转数值后仍为NA，无需额外处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者andrew