first_line_cols = re.split(r'\s+', unique_lines[0].strip())

这行代码使用正则表达式，将 `unique_lines[0]` 中的空格作为分隔符，将其分成多个列，然后返回一个包含这些列的列表。

具体来说，`re.split(r'\s+', unique_lines[0].strip())` 中的 `r'\s+'` 是一个正则表达式，表示匹配一个或多个空白字符（包括空格、制表符、换行符等）。`unique_lines[0].strip()` 是将 `unique_lines[0]` 中的前后空白字符（包括空格、制表符、换行符等）去掉。

因此，`re.split(r'\s+', unique_lines[0].strip())` 就会将 `unique_lines[0]` 中的空白字符作为分隔符，将其分成多个列，然后返回一个包含这些列的列表。这个列表就是第一行的列信息。

相关问题

将这些代码转换为伪代码 # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left") # 输出预处理后的数据集 print(data.head())

以下是转换为伪代码后的代码：

# 确定目标变量和特征变量
target_col = ["Outcome"]
cat_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选小于12的特征
cat_cols = [x for x in cat_cols]

# 数值型特征
num_cols = [x for x in 数据集的列名 if x not in cat_cols + target_col]

# 二分类特征
bin_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选等于2的特征

# 多分类特征
multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols]

# Label encoding 二分类特征
le = LabelEncoder()
for i in bin_cols:
    对二分类特征进行标签编码

# 独热编码 多分类特征
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols)

# 标准化 数值型特征
std = StandardScaler()
scaled = std.fit_transform(data[num_cols])
scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols)

# 合并特征
df_data_og = data.copy()
data = data.drop(columns=num_cols, axis=1)
data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

# 输出预处理后的数据集
print(data.head())

以上伪代码是对原 Python 代码的简化和抽象，将其转化为了一系列的操作和方法调用。

优化这段代码 x_train_YS, y_train_YS = data.iloc[0:418+20*i,cols],data.iloc[0:418+20*i,95] x_test_YS, y_test_YS = data.iloc[418+20*i:438+20*i,cols],data.iloc[418+20*i:438+20*i,95] print(x_train_YS) x_train_YS_1,y_train_YS_1 = x_train_YS.values[0:418+20*i,1:85],y_train_YS.values[0:418+20*i,85]

可以将代码进行优化，避免多次索引和切片，可以使用数据切分函数train_test_split()来代替手动切分数据。

具体实现如下：

1. 首先需要导入train_test_split函数：from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 对数据进行切分：

X = data.iloc[:, cols]
y = data.iloc[:, 95]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.05, random_state=42)

其中，test_size表示测试数据占比，random_state为随机种子，保证每次运行结果一致。

3. 对训练数据进行切分：

X_train_YS = X_train.iloc[:418+20*i, 1:85]
y_train_YS = y_train.iloc[:418+20*i]

4. 对测试数据进行切分：

X_test_YS = X_test.iloc[418+20*i:438+20*i, 1:85]
y_test_YS = y_test.iloc[418+20*i:438+20*i]

这样就可以得到和原代码相同的训练数据和测试数据了。