编写一段python代码，可以导入数据集，代码要求：首先输出数据集中每条边的介数中心性以及原始数据的节点数与边数目，输出原始数据的攻击测度指标R（其中R代表移除边后的最大连通子图大小与原始图大小的比率），然后根据计算出来的中心性将边按降序排列出来，删除前200条边，最终要求输出："所有删除单条边的R值对照表"、"所有删除多条边的R值对照表"、"删除200条边后的R值："、"删除200条边后的节点数目："、"删除200条边后的边数目："。

好的，以下是符合要求的Python代码：

import networkx as nx

# 导入数据集
G = nx.read_edgelist('data.txt')

# 输出数据集信息
print('原始数据的节点数目：', G.number_of_nodes())
print('原始数据的边数目：', G.number_of_edges())

# 计算介数中心性
b_cen = nx.betweenness_centrality(G)
# 输出每条边的介数中心性
for e in G.edges():
    print(f'{e} 的介数中心性为：{b_cen[e]}')

# 计算攻击测度指标R
original_size = nx.number_connected_components(G)
max_size = len(max(nx.connected_components(G), key=len))
R = max_size/original_size
print(f'原始数据的R值为：{R}')

# 根据中心性将边按降序排列
sorted_edges = sorted(G.edges(), key=lambda x: b_cen[x], reverse=True)

# 删除前200条边并计算R值
R_values_single = {}
R_values_multi = {}
for i in range(200):
    # 删除单条边
    G_single = G.copy()
    removed_edge = sorted_edges[i]
    G_single.remove_edge(*removed_edge)
    size = len(max(nx.connected_components(G_single), key=len))
    R_values_single[removed_edge] = size/original_size

    # 删除多条边
    G_multi = G.copy()
    removed_edges = sorted_edges[:i+1]
    G_multi.remove_edges_from(removed_edges)
    size = len(max(nx.connected_components(G_multi), key=len))
    R_values_multi[tuple(removed_edges)] = size/original_size

# 输出结果
print('所有删除单条边的R值对照表：', R_values_single)
print('所有删除多条边的R值对照表：', R_values_multi)

# 删除前200条边后输出结果
G.remove_edges_from(sorted_edges[:200])
print('删除200条边后的R值：', max(nx.connected_components(G), key=len)/original_size)
print('删除200条边后的节点数目：', G.number_of_nodes())
print('删除200条边后的边数目：', G.number_of_edges())

注：以上代码中的 `data.txt` 是数据集文件名，需要根据实际情况进行修改。另外，代码中使用了 NetworkX 库进行图论计算，需要先安装该库。