le = preprocessing.LabelEncoder() for col in data.columns: data[col] = le.fit_transform(data[col]) data.head() data.to_csv('Preprocessing_Titanic.csv') del data['who'] data_ = data.T.drop_duplicates().T print('去重前：', len(data.columns))

这段代码中，首先使用了sklearn库中的preprocessing模块中的LabelEncoder()函数对数据进行编码处理。对于数据集中的每一列进行遍历，将每一列中的元素都进行标准化编码处理，然后再将处理后的数据集保存到Preprocessing_Titanic.csv文件中。

接下来，使用了del语句删除了数据集中的“who”这一列，然后使用了数据的转置和去重操作，将数据集中重复的列进行删除，最终得到了没有重复列的数据集，并输出了数据集中的列数。

这段代码的主要作用是对Titanic数据集进行预处理和清洗，使得数据集中的每一列都符合标准化的编码格式，并且去除了数据集中的重复列。