join(pd.get_dummies(features1[cate])).drop(cate,axis=1)

这是一个使用 pandas 中的 get_dummies 函数进行 one-hot 编码的操作，其中 features1 是要进行编码的数据集，cate 是要进行编码的特征列。该操作将特征列进行 one-hot 编码，并将原特征列删除，返回已编码的数据集。

相关问题

features = pd.get_dummies(features)

这段代码使用 Pandas 的 `get_dummies()` 函数将 `features` 数据框中的分类变量进行独热编码。独热编码是一种将分类变量转换为数值特征的方法。它会为每个分类变量创建一个新的二进制特征列，其中每个可能的取值都被表示为一个独立的列。如果 `features` 中包含多个分类变量，那么 `get_dummies()` 函数将为每个变量创建相应数量的独热编码列，并且返回一个新的数据框包含这些编码后的特征。

pd.get_dummies

`pd.get_dummies` 是 pandas 库中的一个函数，用于将一个包含分类变量的 DataFrame 或 Series 转换为哑变量矩阵。哑变量矩阵是一种二进制矩阵，用于表示分类变量的取值情况。

例如，假设有一个包含性别和年龄的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'gender': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female'],
    'age': [25, 30, 20, 35, 28]
})

可以使用 `pd.get_dummies` 将 `gender` 列转换为哑变量矩阵：

pd.get_dummies(df['gender'])

输出结果为：

   female  male
0       0     1
1       1     0
2       0     1
3       0     1
4       1     0

可以看到，`pd.get_dummies` 将 `gender` 列中的每个取值转换为了一个新的列，并用 0/1 表示该行是否属于该取值。这样做的好处是可以将分类变量用于机器学习算法中，因为大多数算法只能处理数值型数据。