合并数据的代码。数据为temp = df["性别"].values.reshape(-1,1) #将其转化为一个列向量 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder#接下来 对象 enc = OneHotEncoder(drop='if_binary')#接下来，代码导象 enc.fit(temp)#代码使用 fit 方法对选定的列进行训练，及如何将它们进行编码 new_sex = enc.transform(temp).toarray()#并使用w_sex 变量中 new_sexfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler#从er 类 scaler = StandardScaler()#创建了一个 scaler 对象 scaler.fit(df.iloc[:, 2:].values)#使用 fit 方法对选定的特征差 features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values)#使用 transform 方法对 中。 scaled_features = pd.DataFrame(features, columns=df.columns[2:])#代中 scaled_features

这段代码没有将编码后的新特征列添加到原始数据框中，需要再进行一步合并操作。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler

# 假设原始数据框为df，包含"性别"和其他特征列
temp = df["性别"].values.reshape(-1,1) #将其转化为一个列向量 
enc = OneHotEncoder(drop='if_binary')
enc.fit(temp)
new_sex = enc.transform(temp).toarray()

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df.iloc[:, 2:].values)
features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values)

# 将编码后的新特征列和标准化后的特征列合并
scaled_features = np.hstack((new_sex, features))
cols = list(enc.get_feature_names()) + list(df.columns[2:])
scaled_features = pd.DataFrame(scaled_features, columns=cols)

这段代码中，我们使用numpy的hstack函数将编码后的新特征列和标准化后的特征列水平合并。然后，我们将新的特征列名和原始数据框中的特征列名合并起来，构成了新的特征列名，最后将合并后的数据存储在一个名为scaled_features的新数据框中，作为模型训练和预测的输入数据。