一.数值型类别变量
#简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])
输出： array([0,0,3,2,1])
#OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维：
note:OneHotEncoder的输入必须是 2-D array
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder()
ohe.fit([[1],[2],[3],[4]]) #注意是两个方括号[ [ ] ].
ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray()
输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]
二.字符串型类别变量
OneHotEncoder无法直接对字符串型的类别变量编码，也就是说OneHotEncoder().fit_transform(testdata[['pet']])这句话会报错(不信你试试)。已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持，所以一般都采用曲线救国的方式：
方法一 先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化
方法二 直接用 LabelBinarizer() 进行二值化
eg.
testdata = pd.DataFrame({'pet': ['cat','dog','dog','fish']
然而要注意的是，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array，这恰恰跟 OneHotEncoder() 要求输入 2-D array 相左。
# 方法一: LabelEncoder() + OneHotEncoder()
a = LabelEncoder().fit_transform(testdata['pet'])
OneHotEncoder( sparse=False).fit_transform(a.reshape(-1,1))# 注意: 这里把 a 用 reshape 转换成 2-D array
# 方法二: 直接用 LabelBinarizer()
LabelBinarizer().fit_transform(testdata['pet'])
array([[1.,0.,0.],
[0.,1.,0.],
[0.,1.,0.],
[0.,0.,1.]])
正因为LabelEncoder和LabelBinarizer设计为只支持 1-D array，也使得它无法像上面 OneHotEncoder 那样批量接受多列输入，也就是说LabelEncoder().fit_transform(testdata[['pet', 'age']])会报错。
另一种解决方案
其实如果我们跳出 scikit-learn， 在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可
get_dummies的优势在于:
本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好
不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码
能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名
这么看来，我们找到最完美的解决方案了？ No！get_dummies千般好，万般好，但毕竟不是 sklearn 里的transformer类型，所以得到的结果得手动输入到 sklearn 里的相应模块，也无法像 sklearn 的transformer一样可以输入到pipeline中 进行流程化地机器学习过程。更重要的一点
get_dummies不像 sklearn 的transformer一样，有transform方法，所以一旦测试集中出现了训练集未曾出现过的特征取值，简单地对测试集、训练集都用get_dummies方法将导致数据错误