逐行解释这段代码for i in excel_names: a = i[:-4] if a in name: skip = 32 else: skip = 22 excel = one_excel1(i, skip) result.append(excel) data_merge = pd.concat(result) print(excel_names.index(i)) for i in a: if ('HH' in i) | ('LL' in i) | ('HL' in i): last = i[-4:] last1 = i[-3:] new_name = i.replace('original_', f'wavelet-{last1}_') new_name = new_name[:-4] else: new_name = i.replace('_ori', '') b.append(new_name) print(b) data.columns = b print(data.columns) column = list(feature1.columns) feature = feature.loc[:, column] result = pd.concat([feature, feature1])

这段代码是一个 Python 脚本，主要完成以下操作：

1. 遍历一个列表 `excel_names` 中的所有元素，在每个元素上运行 `one_excel1` 函数，将返回的结果存入 `result` 列表中。
2. 通过 `pd.concat` 函数将 `result` 列表中的所有数据合并成一个 DataFrame 对象 `data_merge`。
3. 通过 `data_merge.columns` 属性获取所有列名，并将其存入列表 `b` 中。
4. 将列表 `b` 的元素作为 `data` DataFrame 对象的新列名。
5. 从另一个 DataFrame 对象 `feature1` 中选择一些列，并将它们与 `feature` DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`。

具体来说，第一个 `for` 循环中，变量 `i` 遍历 `excel_names` 列表中的所有元素，对于每个元素，通过 `i[:-4]` 取出其文件名（不包括扩展名），并将其存入变量 `a` 中。然后，如果 `a` 在变量 `name` 中出现过，将变量 `skip` 设置为 32，否则设置为 22。接着，调用函数 `one_excel1`，将参数 `i` 和 `skip` 传入，将返回的结果存入列表 `result` 中。最后，通过 `pd.concat` 函数将 `result` 列表中的所有 DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `data_merge`。

第二个 `for` 循环中，变量 `i` 遍历一个列表 `a` 中的所有元素。对于每个元素，如果其包含子字符串 `'HH'`、`'LL'` 或 `'HL'`，取出其后四个字符或后三个字符分别存入变量 `last` 和 `last1` 中，然后将原始文件名中的 `'original_'` 替换成 `'wavelet-'`，并将后缀 `'.csv'` 去掉，存入变量 `new_name` 中。否则，将原始文件名中的 `'_ori'` 替换成空字符串，存入变量 `new_name` 中。最后，将所有 `new_name` 存入列表 `b` 中。

接下来，将列表 `b` 中的元素作为 `data` DataFrame 对象的新列名，即通过 `data.columns = b` 语句将 `data` DataFrame 对象的列名设置为列表 `b` 中的元素。

最后，从另一个 DataFrame 对象 `feature1` 中选择一些列，并将它们与 `feature` DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`，即通过 `result = pd.concat([feature, feature1])` 语句将两个 DataFrame 对象按列方向合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`。