yahboom@Transbot:~$ rostopic list /rosout /rosout_agg

这个命令输出了 `/rosout` 和 `/rosout_agg` 两个 Topic，说明 ROS 正确运行，并且已经有一些节点在发布 ROS 日志信息。如果你想查看更多的 Topic，可以尝试在命令后面加上通配符 `*`，例如 `rostopic list *`。这样可以列出系统中的所有 Topic。

相关问题

rostopic echo /rosout

运行 `rostopic echo /rosout` 可以实时查看 ROS 系统中的日志信息。该命令会输出 `/rosout` topic 上发布的消息，包括消息的时间戳、日志等级、文件名和行数、节点名称、消息内容等。例如：

header: 
  seq: 101
  stamp: 
    secs: 1632106807
    nsecs: 578173732
  frame_id: ''
level: 2
name: /rosout
msg: '[INFO][robot_state_publisher.cpp-431][1632106807.578162200]: Publishing robot state'
file: /opt/ros/melodic/share/robot_state_publisher/src/robot_state_publisher.cpp
function: publishTransforms
line: 431
topics: [TopicInfo: /tf_static, TopicInfo: /joint_states, TopicInfo: /rosout_agg, TopicInfo: /tf]

其中，`level` 表示日志等级，值为 1 ～ 5，分别对应 DEBUG、INFO、WARN、ERROR 和 FATAL 等级；`name` 表示发布该消息的节点名称；`msg` 表示消息内容；`file`、`function` 和 `line` 表示日志所在的文件名、函数名和行数。

import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) #计算品种的平均值和标准差 #folder=df['folder'].str.split('_').str[0] #mean=group_data.mean() #std=group_data.std() #print('mean:',round(mean,3)) #print('std:',round(std,3)) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values] #result = result.sort_index() result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False)得出的结果，第一列没有品种号，如何解决

可以将groupby的列和结果列合并，即将df['folder']列和result合并，然后再将合并后的结果按照品种号排序。代码如下：

import pandas as pd

df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv')

group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) 

result=group_data.agg({'volume':['mean','std'],                        
                       'convex_volume':['mean','std'],                        
                       'surface_area':['mean','std'],                        
                       'length':['mean','std'],                        
                       'max_width':['mean','std'],                        
                       'max_depth':['mean','std']} ) 

result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values]

result['folder'] = result.index

result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std',
                 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 
                 'max_width_std', 'max_depth_mean', 'max_depth_std']]

result = result.sort_values(by='folder')

result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' 

result.to_csv(result_path,index=False)

这样得出的结果就会包含品种号了。