def read_all_data(path_test,path_train): ''' 读取TE过程的所有.dat数据并存人DataFrame中，输入参数为测试数据和训练数据的绝对路径 ''' var_name = [] for i in range(1,42): var_name.append('XMEAS(' + str(i) + ')') for i in range(1,12): var_name.append('XMV(' + str(i) + ')') data_test, data_train = [], [] # path_test = r'C:\Users\17253\Desktop\组内\K_shape\data\TE\test' # path_train = r'C:\Users\17253\Desktop\组内\K_shape\data\TE\train' test_join = glob.glob(os.path.join(path_test,'*.dat')) train_join = glob.glob(os.path.join(path_train,'*.dat')) for filename in test_join: data_test.append(pd.read_table(filename, sep = '\s+', header=None, engine='python', names = var_name)) for filename2 in train_join: data_train.append(pd.read_table(filename2, sep = '\s+', header=None, engine='python', names = var_name)) return data_test, data_train

这段代码是用来读取TE过程中的所有.dat数据，并将其存储在DataFrame中。其中，输入参数为测试数据和训练数据的绝对路径。它首先定义了一个变量名列表var_name，然后通过循环将所有的XMEAS和XMV变量名添加到列表中。接着，它分别读取测试数据和训练数据的所有.dat文件，并将其存储在data_test和data_train列表中。最后，它返回data_test和data_train列表。

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def combine_two_tables(person: pd.DataFrame, address: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

这个函数的作用是将两个数据表按照相同的列进行合并，并返回合并后的结果。其中，person和address分别代表两个数据表，它们应该至少有一个相同的列作为合并的依据。

函数的输入类型是pandas.DataFrame，输出也是一个pandas.DataFrame。具体实现可以使用pandas库中的merge函数来实现。

data_all = pd.read_csv(data_path, encoding='gbk')解释一下

这代码使用 pandas 库中的 read_csv 函数从一个 CSV 文件中读取数据，并将其存储为一个 pandas 的 DataFrame 对象。该函数的参数 data_path 是 CSV 文件的路径，而 encoding='gbk' 则指定了 CSV 文件的编码格式为 gbk，以确保正确读取文件中的中文字符。读取完成后，读取到的数据会被存储在名为 data_all 的 DataFrame 对象中。