解释代码columns_unique = ['UniqueID','MobileNo_Avl_Flag', 'Current_pincode_ID','Employee_code_ID', 'NO_OF_INQUIRIES','State_ID', 'branch_id','manufacturer_id','supplier_id'] unique_col = train[columns_unique]

这段代码的作用是从train数据集中选取了一些列数据并赋值给unique_col，其中这些列的数据具有唯一性，即不会重复。这些列的名字分别是：UniqueID、MobileNo_Avl_Flag、Current_pincode_ID、Employee_code_ID、NO_OF_INQUIRIES、State_ID、branch_id、manufacturer_id、supplier_id。

相关问题

解释代码ohe_data =card[card.columns[16:]].copy()

这段代码的作用是从一个名为`card`的DataFrame中，选择第16列及其后的所有列，并将其复制到一个新的DataFrame `ohe_data`中。其中，`card.columns[16:]`是一个语法结构，表示选择`card`的所有列中，从第16个列开始到最后一个列，`copy()`则表示将这些列复制到一个新的DataFrame中。这个操作常用于对某些列进行特征工程或数据处理的情况。

kq_columns = mxb.columns.str.contains(pattern)

`kq_columns = mxb.columns.str.contains(pattern)` 这行代码通常是使用在Python的pandas库中，用于判断DataFrame的列名中哪些包含指定的模式（pattern）。这个方法是pandas中处理文本数据的一个便捷工具，可以用于数据预处理，筛选出包含特定字符串的列名。这里的`pattern`可以是字符串类型或者正则表达式，它用于匹配列名。

当执行这行代码时，`mxb.columns`返回的是DataFrame `mxb`所有列名的序列，`str.contains(pattern)`会在每个列名上调用`contains`方法检查是否包含模式`pattern`，并返回一个布尔型序列，表示每一列名是否满足条件。

这个布尔型序列`kq_columns`通常被用作索引，来从原DataFrame `mxb`中选择出列名包含特定模式的列。例如，如果你想筛选出所有列名中包含单词"age"的列，你可以这样使用：

mxb = pd.DataFrame(...)  # 假设mxb是一个已经存在的DataFrame
pattern = "age"
kq_columns = mxb.columns.str.contains(pattern)
filtered_mxb = mxb.loc[:, kq_columns]