import numpy as np import pandas as pd from impedance import preprocessing def make_data_frame(file_list): # Initialize some empty lists for the frequencies and Z data freqs = [] reals = [] imags = [] volts = [] # Now loop through file names in our list and extract data one by one for filename in file_list: f, Z = preprocessing.readCHInstruments(filename) volt = float(filename.split("\\")[-1].split("_")[-1].split("mv")[0])/1000 freqs += list(f) reals += list(Z.real) imags += list(Z.imag) volts += [volt]*len(f) # Check to see if we extracted data for all the files # print(np.shape(freqs), np.shape(volts), np.shape(reals), np.shape(imags)) data_dicts = {"Voltage": volts, "frequency": freqs, "imp_real": reals, "imp_imag": imags} data_df = pd.DataFrame(data_dicts) return data_df

这段代码是一个Python函数，名为make_data_frame，它的作用是将多个文件中的阻抗数据提取出来，并将这些数据存储到一个Pandas的DataFrame对象中。具体来说，它的输入参数是一个文件名列表file_list，其中每个文件包含一组阻抗数据。函数首先定义了四个空列表freqs、reals、imags和volts，分别用于存储频率、阻抗实部、阻抗虚部和电压数据。然后，函数使用preprocessing模块中的readCHInstruments函数从每个文件中读取频率和阻抗数据，并将其添加到相应的列表中。同时，函数还解析了文件名以获取电压值，并将其添加到volts列表中。最后，函数将所有数据整合到一个字典data_dicts中，并使用Pandas的DataFrame函数将其转换为DataFrame对象并返回。