把上面代码整理成一个完整的python文件给我

好的，以下是整理后的完整 Python 代码，可以直接运行：

import cantools
import pandas as pd

# 读取 blf 文件并解析出 CAN 数据
db = cantools.database.load_file('example.dbc')
log_file = pd.read_csv('example.blf', delimiter=' ', header=None, usecols=[2, 3, 4, 5, 6, 7], names=['Time', 'Channel', 'ID', 'Type', 'DLC', 'Data'])
log_file['ID'] = log_file['ID'].apply(lambda x: hex(x)[2:])
log_file['Data'] = log_file['Data'].apply(lambda x: ' '.join([hex(int(x[i:i+2], 16))[2:].upper().zfill(2) for i in range(0, len(x), 2)]))
log_file['Message'] = log_file.apply(lambda x: db.decode_message(int(x['ID'], 16), bytes.fromhex(x['Data'])), axis=1)

# 将 DataFrame 格式的 CAN 数据导出为 asc 文件
with open('example.asc', 'w') as f:
    for index, row in log_file.iterrows():
        f.write(f"{row['Time']} {row['Channel']} {row['Message'].frame_id} {row['Type']} {row['DLC']} {row['Data']} \n")

在运行之前，请将 `example.dbc` 和 `example.blf` 替换成你实际的文件名，并确保两个文件在同一目录下。运行成功后，将会在同一目录下生成 `example.asc` 文件，即为转换后的结果。