chap1-9.py - master - AlexEly/Course_proj_ead

chap1-9.py

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AlexEly

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19 апр 2026, 14:12

Верифицирован

19 апр 2026, 14:12feb66de

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

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# 1. ЗАГРУЗКА ДАТАСЕТА
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df = pd.read_csv('feature_time_48k_2048_load_1_noisy_categorical.csv')
print(f"✅ Датасет загружен. Размер: {df.shape[0]} строк, {df.shape[1]} столбцов")
print(f"📊 Уникальных категорий в 'fault': {df['fault'].nunique()}\n")

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# 2. LABEL ENCODING (Порядковое кодирование)
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# Инициализация кодировщика
le = LabelEncoder()

# Обучение и преобразование столбца 'fault'
df['fault_label'] = le.fit_transform(df['fault'])

# Создание словаря соответствия "Категория → Числовой код"
label_mapping = dict(zip(le.classes_, le.transform(le.classes_)))

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# 3. ВЫВОД РЕЗУЛЬТАТОВ
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print("🔢 Соответствие категорий и числовых кодов:")
# Сортировка по коду для удобства чтения
for category, code in sorted(label_mapping.items(), key=lambda item: item[1]):
    print(f"  {code:2} ← {category}")

print("\n📋 Первые 10 строк после кодирования:")
print(df[['fault', 'fault_label']].head(10).to_string(index=False))

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# 4. СОХРАНЕНИЕ (опционально)
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output_file = 'feature_time_48k_2048_load_1_noisy_categorical_label_encoded.csv'
df.to_csv(output_file, index=False)
print(f"\n💾 Датасет с Label Encoding сохранён: {output_file}")