columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data[1].split())+1)]，按不确定个空格分割，修改代码

和上面的代码类似，可以使用正则表达式来匹配任意数量的空格，例如：

import re

# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'

# 将第二行及以后的数据按空格分割并生成列名列表
columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[1]))+1)]

这样，可以匹配任意数量的空格，确保列名列表的生成正确。

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columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data[1].split())+1)] df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)

这段代码的作用是将 data[1:] 中的每一行信息通过正则表达式提取出来，并按照指定的列名生成一个 DataFrame 格式的数据 df2。列名是根据每一行信息中的空格分隔符生成的。其中，REGEX2 是一个正则表达式，用于匹配每一行信息中的内容。这段代码生成的 DataFrame 格式的数据 df2 可以用于后续的数据分析和处理。需要注意的是，每一行信息中的列数必须与第一行信息中的列数相同，否则会导致值错误。

columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data[0].split())+1)]

这段代码将第一行数据按空格分割后，生成一个以"col"为前缀，以数字为后缀的列名列表，列表长度为第一行数据中单词的数量加1。加1是因为在后续的代码中，需要添加一个额外的列作为索引列，用于和df2合并时进行匹配。例如，如果第一行数据为"Name Age Gender"，则columns1为["col1", "col2", "col3", "col4"]。