本文围绕Python环境下类别性数据的数值化处理方法进行了系统阐述，核心方法包括独热编码、标签编码、目标编码等，并针对高基数类别提出哈希编码、聚类编码及频率编码等优化策略。分析了各方法的原理、优缺点及适用场景，并给出具体代码实现示例，强调了不同编码方式对模型性能及数据稀疏性的影响。同时指出未来类别数据编码可能向深度学习嵌入和自动化方向发展，并建议在团队项目中利用协作管理工具记录与复用编码方案，以提升数据处理的可维护性与跨团队一致性。