pd.DataFrame(one_hot.fit_transform(data[['SEX','INCO','AGE','EDUC','DIST']]).toarray()

### 回答1：
这段代码使用了Pandas的DataFrame函数，将数据集data中的'SEX'、'INCO'、'AGE'、'EDUC'、'DIST'这五个特征进行了One-Hot编码，生成了一个新的DataFrame对象。其中，fit_transform()函数是对编码器（Encoder）进行训练和转换的操作，toarray()函数将编码后的结果转换为数组形式。最终，数据集中这五个特征被转换成了多个二元特征，以便于后续的机器学习任务的处理。

### 回答2：
pd.DataFrame(one_hot.fit_transform(data[['SEX', 'INCO', 'AGE', 'EDUC', 'DIST']]).toarray())

这段代码的作用是将data中的'SEX'、'INCO'、'AGE'、'EDUC'、'DIST'五个特征进行One-Hot编码，并将结果转换成DataFrame对象。

One-Hot编码是一种常用的特征编码方式，它可以将离散型特征转换成多个二进制特征，方便机器学习算法进行处理。在这里，使用了sklearn库中的OneHotEncoder类来实现编码操作。

首先，通过data[['SEX', 'INCO', 'AGE', 'EDUC', 'DIST']]选取了data中的五个特征。假设data是一个包含了多个样本的数据集，每个样本都有'SEX'、'INCO'、'AGE'、'EDUC'、'DIST'五个特征。

然后，使用fit_transform方法对这五个特征进行编码转换。fit_transform的参数是一个二维数组，其中每一列是一个特征。

最后，使用toarray()方法将编码后的结果转换成一个二维数组，并使用pd.DataFrame()函数将其转换成DataFrame对象。

这个DataFrame对象的每一列表示一个特征经过One-Hot编码后的结果。每一行表示一个样本的编码结果。

总的来说，这段代码的作用是将data中的五个特征进行One-Hot编码，并将编码后的结果转换成一个DataFrame对象，便于后续的数据分析和处理。

### 回答3：
这段代码是使用Pandas库中的DataFrame函数将data数据集中的'SEX'、'INCO'、'AGE'、'EDUC'和'DIST'这些变量进行独热编码，并将结果转换为数组形式。

首先，使用one_hot.fit_transform()函数对data数据集中的这些变量进行独热编码。其中，one_hot是已经初始化过的OneHotEncoder对象。通过调用其fit_transform()函数，可以根据变量的取值对数据集进行独热编码的转换操作。

然后，使用toarray()函数将独热编码转换后的结果转换为数组形式。这将把编码结果从稀疏矩阵转换为密集数组。

最后，使用DataFrame函数将转换后的数组作为参数，创建一个新的DataFrame对象。这样可以得到一个包含独热编码结果的DataFrame，方便后续使用和分析。

总的来说，这段代码的作用是将data数据集中的'SEX'、'INCO'、'AGE'、'EDUC'和'DIST'这些变量进行独热编码，然后将编码结果转换为数组形式，并使用DataFrame函数创建一个带有独热编码结果的新的DataFrame对象。