Excel表格里有10万个数据其中归类后是100个标签，如何对应标签利用独热编码进行特征值化,在python编程进行分类划分

可以使用 pandas 库读取 Excel 表格数据，并使用 sklearn 库的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder 进行标签编码和独热编码。具体步骤如下：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

2. 读取 Excel 表格数据：

df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 对标签进行编码：

le = LabelEncoder()
df['标签编码'] = le.fit_transform(df['标签'])

4. 对标签编码进行独热编码：

ohe = OneHotEncoder()
ohe_data = ohe.fit_transform(df[['标签编码']])
ohe_df = pd.DataFrame(ohe_data.toarray(), columns=[f'标签{i+1}' for i in range(len(le.classes_))])

5. 将独热编码结果和原数据合并：

df = pd.concat([df, ohe_df], axis=1)

6. 对数据进行分类划分，例如使用 sklearn 库的 train_test_split：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop(['标签', '标签编码'], axis=1)
y = df['标签编码']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

7. 使用分类器进行训练和预测：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

以上是一个简单的数据特征值化和分类划分的示例，具体的代码实现可以根据实际情况做出调整。