用labelencoder 保留nan值编码

在使用LabelEncoder进行编码时，会将NaN值直接忽略，不进行编码。如果需要保留NaN值的编码，可以使用一些其他的方法，如：

1. 使用pandas中的fillna()函数将NaN值替换成其他值，然后再使用LabelEncoder进行编码。

2. 使用sklearn中的Imputer类对NaN值进行填充，然后再使用LabelEncoder进行编码。

3. 自定义编码函数，对NaN值进行特殊处理，例如将其编码为-1或者其他特殊值。

需要注意的是，对于一些机器学习算法，NaN值可能会影响其训练和预测效果，因此在使用这些方法时需要谨慎处理。