这段代码是什么布尔运算：df.set_index(['time','id'],drop=False,inplace=True) df=df[~df.index.duplicated()] df.set_index(['time'],drop=False,inplace=True) df['dayofweek'] = df.index.dayofweek df['day'] = df.index.day df['hour'] = df.index.hour new = df["id"].str.split(".", expand = True) df['highway']=new[0] df['direction_code']=new[1] df['direction_dist']=pd.to_numeric(new[2])

这段代码中没有涉及到布尔运算，它是一系列DataFrame数据集df的操作。具体而言，这段代码的作用是：

1. 将DataFrame数据集df的索引设置为两列，分别是'time'和'id'列，并且保留这两列：`df.set_index(['time','id'],drop=False,inplace=True)`

2. 去除索引中的重复行：`df=df[~df.index.duplicated()]`

3. 将DataFrame数据集df的索引设置为'time'列，并且保留'time'列：`df.set_index(['time'],drop=False,inplace=True)`

4. 添加一个新的列'dayofweek'，其值为索引中的星期几信息：`df['dayofweek'] = df.index.dayofweek`

5. 添加一个新的列'day'，其值为索引中的日期信息：`df['day'] = df.index.day`

6. 添加一个新的列'hour'，其值为索引中的小时信息：`df['hour'] = df.index.hour`

7. 将'id'列中的字符串按照"."进行分割，并将分割后的结果作为新的列添加到数据集df中：`new = df["id"].str.split(".", expand = True)`

8. 添加一个新的列'highway'，其值为'id'列中分割后的第一部分：`df['highway']=new[0]`

9. 添加一个新的列'direction_code'，其值为'id'列中分割后的第二部分：`df['direction_code']=new[1]`

10. 将'id'列中分割后的第三部分转换为数值类型，并添加到数据集df中作为新的列'direction_dist'：`df['direction_dist']=pd.to_numeric(new[2])`