如何在Azure ML Studio中实现Label Encoding（标签编码）

Azure ML Studio没有原生的Label Encoding模块，但可以通过Execute Python Script模块快速实现，步骤如下：

1. 将「Execute Python Script」模块拖入你的工作流，连接目标数据集作为输入
2. 替换模块内的默认代码为以下逻辑，把target_cols替换成你需要编码的20列列名：

   import pandas as pd
   from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
   
   def azureml_main(df = None, df2 = None):
       # 替换为你的20个分类列名
       target_cols = ["Column1", "Column2", ..., "Column20"]
       
       encoder = LabelEncoder()
       for col in target_cols:
           df[col] = encoder.fit_transform(df[col])
       
       return df,
   

3. 运行工作流即可得到你想要的Label Encoding效果——将分类值映射为连续整数（比如RL→1、RM→2）

示例效果对比 #

• 原始数据：

  Column1
  RL
  RL
  RM
  RL
  RM
  RM
  

• 处理后结果：

  Column1
  1
  1
  2
  1
  2
  2
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sunag