为什么fit_transform总是将“性”编码为0？

fit_transform总是将“性”编码为0是因为在fit_transform方法中，对于文本数据的编码处理通常使用的是One-Hot编码或者Label Encoding编码方式。在这两种编码方式中，对于二元特征（只有两个取值的特征），通常将其中一个取值编码为0，另一个取值编码为1。

对于“性”这个特征，它通常只有两个取值，比如男和女。在进行编码时，fit_transform方法会将其中一个取值（比如男）编码为0，另一个取值（比如女）编码为1。这样做的目的是为了方便后续的数据处理和分析。

需要注意的是，fit_transform方法的具体编码方式取决于所使用的编码器（Encoder）。不同的编码器可能采用不同的编码策略，但对于二元特征，通常都会将其中一个取值编码为0。

在腾讯云的相关产品中，可以使用腾讯云的机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行文本数据的编码处理。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以方便地进行数据预处理、特征工程等操作，包括对文本数据进行编码处理。