Created 2 years ago
Encoding
Label Encoding - Ordinal
#Kullanılan Kütüphanelerin Eklenmesi
import pandas as pd
#Verilerin Sözlük Olarak Oluşturulması
data = {"İsim": ["Mustafa", "Ömer", "Efe", "Yunus", "Tunç", "Ekrem", "Ahmet"],
"Şehir": ["Bursa", "Niğde", "Aydın", "Bursa", "Mersin", "İstanbul", "Şanlıurfa"],
"Rütbe": ["Albay", "Binbaşı", "Albay", "Tümgeneral", "Yarbay", "Orgeneral", "Tümgeneral"]}
#Sözlüğün DataFrame'e Dönüştürülmesi
rutbeler_df = pd.DataFrame.from_dict(data)
#Ölçek Grubunun Oluşturulması
scale_mapper = {"Binbaşı": 0, "Yarbay": 1,
"Albay": 2, "Tümgeneral": 3,
"Orgeneral": 4}
#Ölçeklere Göre Yerleştirme İşlemi Uygulanması
rutbeler_df["Label_Rütbe"] = rutbeler_df["Rütbe"].replace(scale_mapper)
#DataFrame
rutbeler_df
Label Encoding
#Kullanılan Kütüphanelerin Eklenmesi
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
#Verilerin Sözlük Olarak Oluşturulması
data = {"Cisim": ["Araba", "Tahta", "Defter", "Telefon", "Bardak", "Ev", "Bileklik"],
"Renk": ["Kırmızı", "Yeşil", "Kırmızı", "Pembe", "Beyaz", "Beyaz", "Kırmızı"],
"Kod": ["A", "T", "D", "Te", "B", "E", "Bi"]}
#Sözlüğün DataFrame'e Dönüştürülmesi
renkler_df = pd.DataFrame.from_dict(data)
#LabelEncoder Nesnesinin Tanımlanması
le = LabelEncoder()
#Label Encoder'ın Uygulanması ve Yeni Değişkene Tanımlanması
renkler_df["Label_Renk"] = le.fit_transform(renkler_df["Renk"])
#DataFrame
renkler_df