问题：sklearn的LabelEncoder函数遇到新值报错

sklearn的LabelEncoder函数，在fit结束后，对dataframe数据进行transform的时候，如果遇到了没在fit时编码规则里的新值，会出现代码报错，不同于spark的LabelEncoder碰到新值会给你编成len+1。

解决办法：基于编码规则的修改

1、保存编码字典

from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(X)# label编码其实就是映射的字典，将编码字典保存
le_dict = dict(zip(le.classes_, le.transform(le.classes_)))

2、数据判断

检索单个新项目的标签，如果项目丢失，则将值设置为未知

le_dict.get(new_item, 'Unknown')

3、批量检索 Dataframe 列的标签

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: le_dict.get(x, 'Unknown'))# 再将新值删除
df = df[df['col'] != 'Unknown']
df['col'] = df['col'].astype(dtype='int64')