df=pd.read_csv('D:/2022年5月27日修正数据/city_distance1.csv',encoding='utf-8') def get_distance_df(df_1): """ 计算每个点持续的经纬度直线距离 :param df_1: :return: 返回带有距离差 的df """ # 经纬度直线距离 df_1.reset_index(inplace=True) # print("ds:", len(df_1) - 2) for i in range(len(df_1)): # 条件判断，表明当前行有下一行 distance = get_distance(df_1.loc[i, 'lon'], df_1.loc[i, 'lat'], df_1.loc[i, 'lon1'], df_1.loc[i, 'lat1']) df_1.loc[i, 'delta_distance'] = distance return df_1什么意思

这段代码定义了一个名为`get_distance_df`的函数，它接受一个DataFrame对象`df_1`作为参数，并返回一个带有距离差的DataFrame对象。

具体的代码逻辑如下：

1. 导入`pandas`库并使用`read_csv`函数读取文件路径为`'D:/2022年5月27日修正数据/city_distance1.csv'`的CSV文件，将其存储在名为`df`的DataFrame对象中。
2. 定义了一个函数`get_distance_df`，函数注释中提供了函数的说明。
3. 使用`reset_index`方法将传入的DataFrame对象`df_1`重置索引，使索引从0开始。
4. 使用一个`for`循环遍历DataFrame对象`df_1`的每一行。
5. 在循环中，通过调用之前定义的`get_distance`函数，计算当前行对应的经纬度点之间的直线距离，并将距离值存储在变量`distance`中。
6. 使用`.loc[]`方法根据行号和列名，将计算得到的距离值赋值给DataFrame对象`df_1`中的`delta_distance`列。
7. 最后返回带有距离差的DataFrame对象`df_1`。

下面是你给出的代码中的一部分注释被取消注释的版本：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('D:/2022年5月27日修正数据/city_distance1.csv', encoding='utf-8')

def get_distance_df(df_1):
    """
    计算每个点持续的经纬度直线距离
    :param df_1: DataFrame对象
    :return: 返回带有距离差的DataFrame对象
    """
    df_1.reset_index(inplace=True)
    for i in range(len(df_1)):
        distance = get_distance(df_1.loc[i, 'lon'], df_1.loc[i, 'lat'], df_1.loc[i, 'lon1'], df_1.loc[i, 'lat1'])
        df_1.loc[i, 'delta_distance'] = distance

    return df_1

这段代码的作用是计算DataFrame对象中每个点持续的经纬度直线距离，并将距离差存储在`delta_distance`列中。函数会遍历传入的DataFrame对象的每一行，根据经纬度值调用之前定义的`get_distance`函数计算距离，并将计算结果存储在新的列中。最后返回带有距离差的DataFrame对象。