crime= le.fit_transform(train['Category']) crime= pd.DataFrame(crime)怎么加上列标签crime

在上述代码片段中，`le.fit_transform(train['Category'])` 使用了LabelEncoder或OneHotEncoder等编码工具对数据集train的'Category'列进行了预处理，转化为数值型数据。然后将转换结果赋值给了变量crime。接着，`crime = pd.DataFrame(crime)` 将numpy数组转换成了一个新的DataFrame。

如果你想要给这个转换后的DataFrame加上列标签，通常这些标签是基于原始类别变量的名称，例如'Category'。由于fit_transform过程中类别已经编码成数字，我们无法直接知道对应的具体类别名称。不过，如果你有类别映射（如字典或事先保存的映射文件），你可以根据那个映射来设置列标签。如果没有，你可以简单地为每列指定一个通用的标签，比如 "Encoded_Categories_0", "Encoded_Categories_1", 等等。

label_map = {0: 'Category_0', 1: 'Category_1'} # 假设这是你的类别映射
crime.columns = [label_map.get(i, f'Encoded_Categories_{i}') for i in range(len(label_map) if i < crime.shape[1])]

这会给每一列设置相应的标签，如果类别超过映射范围，则使用默认的“Encoded_Categories_x”形式。