如何对电影数据集的整个Series_Title列应用Ordinal Encoding？

方法一：使用Pandas内置Category类型（快速便捷） #

无需单独创建小数据集，直接对原DataFrame的目标列处理即可：

# 在原数据中新增编码后的列
df['Series_Title_encoded'] = df['Series_Title'].astype('category').cat.codes

# 若需替换原列，执行：
# df['Series_Title'] = df['Series_Title'].astype('category').cat.codes

Pandas会自动为每个唯一电影名称分配唯一整数编码，编码顺序基于名称的字典排序。

方法二：使用Scikit-learn的OrdinalEncoder（适配机器学习工作流） #

如果后续要配合Scikit-learn的其他工具（如数据集拆分、模型管道），这种方法更规范：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

# 初始化编码器
encoder = OrdinalEncoder()

# 编码器要求输入为二维数组，因此用[[]]包裹列名
df['Series_Title_encoded'] = encoder.fit_transform(df[['Series_Title']])

该方法可保留编码器实例，后续处理测试数据时直接调用encoder.transform(test_data[['Series_Title']])，避免训练/测试集编码不一致。

注意事项 #

• 序数编码的整数仅用于区分类别，无大小含义，适合树模型等对类别顺序不敏感的模型；若用线性回归等模型，需注意序数编码的局限性（1000个类别用独热编码会导致维度爆炸，因此序数编码仍是更优选择）。
• 务必在拆分训练集和测试集前完成编码（或用fit_transform处理训练集、transform处理测试集），防止数据泄露。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Archit Chawla