解释这段代码：def generateDf(dataIn,cam,cam1): df0 = getFilteredData(dataIn,cam) df1 = getFilteredData(dataIn,cam1) df1 = df1[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate']] col_rename = {} for col in df1.columns: col_rename[col]='prev_station_' + col df1.rename(columns=col_rename,inplace=True) df = df0.join(df1) df=df[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate','trafficConcentration','dayofweek','hour','prev_station_avgVehicleSpeed', 'prev_station_vehicleFlowRate']].copy() df['isWeekend'] = df['dayofweek'].map(lambda x : 0 if x < 5 else 1)

这段代码定义了一个名为 generateDf 的函数，它有三个参数：dataIn、cam 和 cam1。函数的目的是生成一个数据框（dataframe），该数据框包含了从两个不同相机（cam 和 cam1）获取的过滤数据。函数的主要步骤如下：

1. 使用 getFilteredData 函数从 dataIn 中获取 cam 相机的过滤数据，并赋值给 df0 变量。
2. 使用 getFilteredData 函数从 dataIn 中获取 cam1 相机的过滤数据，并赋值给 df1 变量。
3. 从 df1 中选择 'avgVehicleSpeed' 和 'vehicleFlowRate' 两列，并赋值给 df1 变量。
4. 创建一个空字典 col_rename。
5. 遍历 df1 的每一列，将列名修改为 'prev_station_' + 列名，并将修改后的列名作为字典 col_rename 的键，原先的列名作为值。例如，'avgVehicleSpeed' 修改为 'prev_station_avgVehicleSpeed'，'vehicleFlowRate' 修改为 'prev_station_vehicleFlowRate'。
6. 使用 rename 函数将 df1 的列名修改为新的列名。
7. 将 df0 和 df1 拼接起来，赋值给 df 变量。
8. 从 df 中选择 'avgVehicleSpeed'、'vehicleFlowRate'、'trafficConcentration'、'dayofweek'、'hour'、'prev_station_avgVehicleSpeed' 和 'prev_station_vehicleFlowRate' 七列，并赋值给 df 变量。
9. 创建一个新的列 'isWeekend'，其值为根据 'dayofweek' 列的值计算得到的结果。如果 'dayofweek' 的值小于 5，则 'isWeekend' 的值为 0，否则为 1。最后返回 df 变量。