如何用python实现将该excel数据中每个类别的每一属性转化为唯一的整数，并且每个类别之间的整数编码也不可以重复

在Python中，你可以使用pandas库来处理Excel数据并应用类别编码。我们可以使用`get_dummies`函数或者`LabelEncoder`来实现这个过程。这里我会展示两种方法：

1. 使用`pd.get_dummies`（独热编码）：

import pandas as pd

# 假设df是你加载的DataFrame，列名是'category_column'
df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 替换为你的文件路径
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['category_column'], drop_first=True)

# `drop_first=True`是为了保证唯一编码，第一个编码通常是原始值本身

2. 使用`sklearn.preprocessing.LabelEncoder`：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 初始化LabelEncoder
le = LabelEncoder()

# 对类别列进行编码
df['category_column_encoded'] = le.fit_transform(df['category_column'])

# 现在，'category_column_encoded'列包含了唯一整数值，每个类别对应一个整数

在这两种方法中，类别之间的编码都是连续的、唯一的，且不会重复。如果需要跨列保持编码一致，你需要手动维护编码表或者存储LabelEncoder实例。