在scikit-learn中使用OneHotEncoder为分类准备序数和名义特征

我想准备一个包含连续，名义和有序特征进行分类的数据集。我在下面有一些解决方法，但是我想知道是否有使用scikit-learn编码器的更好方法？

让我们考虑以下示例数据集：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['green', 'M', 10.1, 'class1'], ['red', 'L', 13.5, 'class2'], ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])
df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']
df

现在，可以通过标签编码器简单地转换类标签（分类器忽略类标签中的顺序）。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
class_le = LabelEncoder()
df['class label'] = class_le.fit_transform(df['class label'].values)

我将size像这样转换序数特征列：

size_mapping = {
           'XL': 3,
           'L': 2,
           'M': 1}

df['size'] = df['size'].apply(lambda x: size_mapping[x])
df

最后是序数color特征：

color_mapping = {
           'green': [0,0,1],
           'red': [0,1,0],
           'blue': [1,0,0]}

df['color'] = df['color'].apply(lambda x: color_mapping[x])
df

y = df['class label'].values
X = df.iloc[:, :-1].values
X = np.apply_along_axis(func1d= lambda x: np.array(x[0] + list(x[1:])), axis=1, arr=X)
X

array([[  0. ,   0. ,   1. ,   1. ,  10.1],
       [  0. ,   1. ,   0. ,   2. ,  13.5],
       [  1. ,   0. ,   0. ,   3. ,  15.3]])