data = 'F:/大三下/大数据原理与技术/作业/Live.csv' df = pd.read_csv(data) X = df y = df['status_type'] le = LabelEncoder() X['status_type'] = le.fit_transform(X['status_type']) y = le.transform(y)

这段代码是一个使用 LabelEncoder() 对数据进行预处理的示例。首先，从指定路径读取一个 csv 文件，并将其存储在变量 data 中。然后，使用 Pandas 库的 read_csv() 函数将数据读入 DataFrame 对象 df 中。接下来，将整个 df 赋值给 X，y 赋值为 df 中 'status_type' 列的取值。然后，创建一个 LabelEncoder() 对象 le，并将 X 中 'status_type' 列的取值转换为数字标签，并将转换后的结果存储在 X 中 'status_type' 列中。最后，使用 le 对 y 进行转换，将 y 中的分类变量映射为数字标签。这样，X 和 y 中的所有分类变量都被转换为数字标签，可以更好地被算法理解和使用。需要注意的是，这段代码仅处理了 'status_type' 列的数据，如果还有其他分类变量，需要对其进行类似的处理。