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我手头的基本任务是

a)读取一些制表符分隔的数据.

b)做一些基本的预处理

c)对于每个分类列,用于LabelEncoder创建映射.这有点像这样

mapper={}
#Converting Categorical Data
for x in categorical_list:
     mapper[x]=preprocessing.LabelEncoder()

for x in categorical_list:
     df[x]=mapper[x].fit_transform(df.__getattr__(x))

其中df是pandas数据帧,categorical_list是需要转换的列标题列表.

d)训练分类器并使用将其保存到磁盘 pickle

e)现在在另一个程序中,加载了保存的模型.

f)加载测试数据并执行相同的预处理.

g)LabelEncoder's用于转换分类数据.

h)该模型用于预测.

现在我的问题是,步骤g)是否正常工作？

正如文档LabelEncoder所说

It can also be used to transform non-numerical labels (as long as 
they are hashable and comparable) to numerical labels.

那么每个条目每次都会哈希到完全相同的值吗？

如果不是,有什么好办法可以解决这个问题.有没有办法重新编码编码器的映射？或者与LabelEncoder完全不同的方式？

我有一个包含以下字段的csv文件（delimiter =，）

filename labels
xyz.png  cat
pqz.png  dog
abc.png  mouse           

有一个包含所有类的列表

data-classes = ["cat", "dog", "mouse"]

问题：如何用标签数据类的索引替换csv中的字符串标签（即，如果label == catlabel应该更改为0）并将其保存在csv文件中。