本人初学者，接触机器学习才个把月，不会写代码，到处复制黏贴，
学网上教程用df=pd.read_csv（本地路径）来打开数据集，
然后定义：
X = df.iloc[:,0:30]
y = df.iloc[:,[30]]
然后用train_test_split来抽样分训练和测试，这里碰到关于get_dummy的问题，
数据集里有很多无序类别，想用dummy转化，
但是get_dummy后，维度就增加了，特征也多了，y就不在原来[30]的位置上了，
等于target错了，整个模型结果都错了。
如果在定义X,y后再dummy，
也就是：
1.X = df.iloc[:,0:30]
y = df.iloc[:,[30]]
2.get_dummy
3.train_test_split，
这样的顺序好像dummy和后面的模型又没关系了，有没dummy结果跑出来一样。
请教下各位老师该如何处理dummy？
顺便问下，关于dummy，
所有的数据在放入模型跑前都要转换吗？最近在用xgboost，看网上的教程都没有转化，是xgboost不需要转化类别数据吗？