Как передать массив 1d в LabelEncoder sklearn? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пользуюсь блокнотом для прогнозирования цен Uber-Lyft на Kaggle, но пытаюсь использовать модуль Polars.
В ячейке 43, где они используют LabelEncoder sklearn, есть следующий цикл, который, кажется, проходит через каждую функцию, кроме цены, и кодирует ее:

Код: Выделить всё

from sklearn import preprocessing

le = preprocessing.LabelEncoder()

df_cat_encode= df_cat.copy()
for col in df_cat_encode.select_dtypes(include='O').columns:
df_cat_encode[col]=le.fit_transform(df_cat_encode[col])

Передаваемые данные выглядят следующим образом:

Код: Выделить всё

import polars as pl

df = pl.from_repr("""
┌──────────────────┬───────────────┬──────────┬──────────────┬───────────────┬─────────────────────┬───────┐
│ source           ┆ destination   ┆ cab_type ┆ name         ┆ short_summary ┆ icon                ┆ price │
│ ---              ┆ ---           ┆ ---      ┆ ---          ┆ ---           ┆ ---                 ┆ ---   │
│ str              ┆ str           ┆ str      ┆ str          ┆ str           ┆ str                 ┆ f64   │
╞══════════════════╪═══════════════╪══════════╪══════════════╪═══════════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ Haymarket Square ┆ North Station ┆ Lyft     ┆ Shared       ┆ Mostly Cloudy ┆ partly-cloudy-night ┆ 5.0   │
│ Haymarket Square ┆ North Station ┆ Lyft     ┆ Lux          ┆ Rain          ┆ rain                ┆ 11.0  │
│ Haymarket Square ┆ North Station ┆ Lyft     ┆ Lyft         ┆ Clear         ┆ clear-night         ┆ 7.0   │
│ Haymarket Square ┆ North Station ┆ Lyft     ┆ Lux Black XL ┆ Clear         ┆ clear-night         ┆ 26.0  │
└──────────────────┴───────────────┴──────────┴──────────────┴───────────────┴─────────────────────┴───────┘
""")

и результат, закодированный меткой, выглядит следующим образом:

Код: Выделить всё

expected = pl.from_repr("""
┌────────┬─────────────┬──────────┬──────┬───────────────┬──────┬───────┐
│ source ┆ destination ┆ cab_type ┆ name ┆ short_summary ┆ icon ┆ price │
│ ---    ┆ ---         ┆ ---      ┆ ---  ┆ ---           ┆ ---  ┆ ---   │
│ i64    ┆ i64         ┆ i64      ┆ i64  ┆ i64           ┆ i64  ┆ f64   │
╞════════╪═════════════╪══════════╪══════╪═══════════════╪══════╪═══════╡
│ 5      ┆ 7           ┆ 0        ┆ 7    ┆ 4             ┆ 5    ┆ 5.0   │
│ 5      ┆ 7           ┆ 0        ┆ 2    ┆ 8             ┆ 6    ┆ 11.0  │
│ 5      ┆ 7           ┆ 0        ┆ 5    ┆ 0             ┆ 1    ┆ 7.0   │
│ 5      ┆ 7           ┆ 0        ┆ 4    ┆ 6             ┆ 1    ┆ 26.0  │
└────────┴─────────────┴──────────┴──────┴───────────────┴──────┴───────┘
""")

Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что я пытаюсь построить тот же цикл с синтаксисом Polars, например

Код: Выделить всё

for col in df_cat_encode.select(["source","destination","cab_type","name","short_summary","icon"]).columns:
df_cat_encode.with_columns(le.fit_transform(col))

Я получаю следующую ошибку

Код: Выделить всё

Traceback (most recent call last):
File "", line 2, in 
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/sklearn/preprocessing/_label.py", line 115, in fit_transform
y = column_or_1d(y, warn=True)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 1038, in column_or_1d
raise ValueError(
ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape () instead.

Что я делаю не так и как это исправить?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/746 ... belencoder