Encoder and Scaler

Label-encoder

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A' : ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], 
    'B': [1, 2, 2, 1, 0]
})

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit(df['A'])
# df 의 A컴럼기준으로 fit

le.classes_
le.transform(df['A'])

# output : array([0, 1, 2, 0, 1])

df['le_A'] = le.transform(df['A'])

le.fit_transform(df['A'])

> output : array([0, 1, 2, 0, 1])

# 해당 문자가 어떻게 바뀌었는지 알려줌
le.transform(['a'])

# output : array([0])

# 역으로 원래 라벨을 보여줌
le.inverse_transform(df['B'])
> output : array(['b', 'c', 'c', 'b', 'a'], dtype=object)

min-max scaler

df = pd.DataFrame({
    'A':[10, 20, -10, 0 ,25],
    'B':[1, 2, 3, 1, 0]
})

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mms = MinMaxScaler()
mms.fit(df)

df_mms = mms.transform(df)
df_mms

# output : 
array([[0.57142857, 0.33333333],
       [0.85714286, 0.66666667],
       [0.        , 1.        ],
       [0.28571429, 0.33333333],
       [1.        , 0.        ]])

# 역변환
mms.inverse_transform(df_mms)

# output:
array([[ 10.,   1.],
       [ 20.,   2.],
       [-10.,   3.],
       [  0.,   1.],
       [ 25.,   0.]])

# 한번에 적용
mms.fit_transform(df)

Standard Scaler

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

ss = StandardScaler()
ss.fit(df)

# 평균과 표준편차
ss.mean_, ss.scale_
# transform
df_ss = ss.transform(df)
df_ss
# output :
array([[ 0.07808688, -0.39223227],
       [ 0.85895569,  0.58834841],
       [-1.48365074,  1.56892908],
       [-0.70278193, -0.39223227],
       [ 1.2493901 , -1.37281295]])

# 한번에 하기
ss.fit_transfrom(df)

Robust Scaler

df = pd.DataFrame({
    'A':[-0.1, 0., 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 1.0, 1.1, 5.0]
})

# 해당 df를 다 스케일 해보자!
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler
mm = MinMaxScaler()
ss = StandardScaler()
rs = RobustScaler()

df_scaler = df.copy()
df_scaler['MinMax'] = mm.fit_transform(df)
df_scaler['Standard'] = ss.fit_transform(df)
df_scaler['Robust'] = rs.fit_transform(df)

df_scaler