数据预处理：独热编码_独热编码后的数据集怎么重塑

preprocessing.OneHotEncoder：独热编码，创建哑变量

前言：

我们刚才已经用OrdinalEncoder把分类变量Sex和Embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门Embarked这一列中，我们使用[0,1,2]代表了三个不同的舱门，然而这种转换是正确的吗？
我们来思考三种不同性质的分类数据：
1） 舱门（S，C，Q）
三种取值S，C，Q是相互独立的，彼此之间完全没有联系，表达的是S≠C≠Q的概念。这是名义变量。
2） 学历（小学，初中，高中）
三种取值不是完全独立的，我们可以明显看出，在性质上可以有高中>初中>小学这样的联系，学历有高低，但是学历取值之间却不是可以计算的，我们不能说小学 + 某个取值 = 初中。这是有序变量。
3） 体重（>45kg，>90kg，>135kg）
各个取值之间有联系，且是可以互相计算的，比如120kg - 45kg = 90kg，分类之间可以通过数学计算互相转换。这是有距变量。
然而在对特征进行编码的时候，这三种分类数据都会被我们转换为[0,1,2]，这三个数字在算法看来，是连续且可以计算的，这三个数字相互不等，有大小，并且有着可以相加相乘的联系。所以算法会把舱门，学历这样的分类特征，都误会成