for col in df.columns[6:13]: print(df[col].unique())对这些变量onehot编码

这段Python代码是用来遍历DataFrame（df）中从第6列到第12列的数据，并打印出每个列的独特值（unique）。它假设df是一个Pandas DataFrame，并且这些列包含的是分类数据，因为`unique()`函数通常用于获取分类变量中所有唯一的类别。

`for col in df.columns[6:13]:` 遍历列名范围，即选择第6列到第12列（包括第6和第12列）。
`print(df[col].unique())` 对于每一列col，打印该列的所有唯一值，这将显示每列的不同类别组合。

如果要用OneHot编码处理这些变量，你应该先确定这些列是分类变量，然后可以这样做：

1. 使用 `get_dummies` 函数：对于DataFrame `df`，可以像下面这样操作：

   df_one_hot = pd.get_dummies(df[['column6', 'column7', ..., 'column12']], drop_first=True)

这里，`drop_first=True` 可以避免因存在`NaN`值而产生的冗余列（如果有的话）。

2. 或者手动创建虚拟列：

   for col in df.columns[6:13]:
       df[f'{col}_is_{value}'] = (df[col] == value).astype(int)  # 将每个类别变成一个新列

完成上述步骤后，你就得到了每个分类变量对应的OneHot编码形式的DataFrame。