data = nx.read_weighted_edgelist(df2)

意思是使用nx模块的read_weighted_edgelist函数，将df2作为参数，读取带权边列表并将结果存储到变量data中。

带权边列表是一种表示图的数据结构，其中每条边都有一个权值（也叫做边权）。在这种情况下，read_weighted_edgelist函数会读取df2中的数据，并将其转换为带权边列表的形式。

相关问题

def minimum_cost_network(n,roads): G = nx.Graph() G.add_nodes_from(range(1,n+1)) G.add_weighted_edges_from(roads) min_tree = nx.minimum_spanning_tree(G) min_cost = sum(data["weight"] for u, v, data in min_tree.edges(data = True)) return min_cost

这是一个 Python 函数，它的作用是计算一个无向连通图的最小生成树的边权和。具体来说，它接受两个参数：一个整数 n 表示图中节点的数量，和一个包含 n-1 个元素的列表 roads，其中每个元素是一个三元组 (u, v, w)，表示一条从节点 u 到节点 v 的有向边，边权为 w。函数使用 NetworkX 库构建了一个图对象 G，然后调用 NetworkX 库提供的 minimum_spanning_tree 函数计算最小生成树 min_tree，最后将 min_tree 的所有边的权值相加得到最小生成树的边权和 min_cost，然后将其返回。

df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[0]), sep='\\s+') df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[1]), sep='\\s+')换一种方式

如果你想将评估报告转换为 pandas DataFrame，可以使用 `pd.DataFrame` 函数。以下是一个可能的代码示例：

import pandas as pd

report_list = [[' precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.95 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.91 0.58 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.86 21729weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729'], [' precision recall f1-score support 0 0.96 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.96 0.93 9339 2 0.91 0.62 0.74 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.93 0.85 0.88 21729weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']]

# 将第一个评估报告转换为 DataFrame
df1 = pd.DataFrame([x.split() for x in report_list[0][1:]], columns=report_list[0][:-1])
print(df1)

# 将第二个评估报告转换为 DataFrame
df2 = pd.DataFrame([x.split() for x in report_list[1][1:]], columns=report_list[1][:-1])
print(df2)

输出结果应该是两个 DataFrame，分别对应于两个评估报告的表格形式。

请注意，这只是一个示例，具体实现可能因你的使用环境而有所不同。如果你需要处理多个评估报告，也可以使用循环或列表推导式来遍历整个列表或者选择特定的元素。另外，由于评估报告的格式可能因不同的库或函数而异，你可能需要根据实际情况来调整代码。