你可以轻松地做到这一点，
df.apply(LabelEncoder().fit_transform)
编辑2：
在scikit-learn 0.20中，推荐的方法是
OneHotEncoder().fit_transform(df)
因为OneHotEncoder现在支持字符串输入。使用ColumnTransformer可以仅将OneHotEncoder应用于某些列。
编辑：
由于这个答案是一年多以前的，并且产生了很多赞誉（包括赏金），所以我可能应该进一步扩大。
对于inverse_transform和transform，你必须做一点改动。
from collections import defaultdict
d = defaultdict(LabelEncoder)
这样，你现在将所有列保留LabelEncoder为字典。
# Encoding the variable
fit = df.apply(lambda x: d[x.name].fit_transform(x))
# Inverse the encoded
fit.apply(lambda x: d[x.name].inverse_transform(x))
# Using the dictionary to label future data
df.apply(lambda x: d[x.name].transform(x))
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