def run(self): if self.working == True: times = GlobalMap().get('time_point') GlobalMap().set(progress_num = 0) lists = [] for i in range(24): lists += [i] GlobalMap().set(progress_num = 2 ) if exists('db/temp/20180515.csv') and exists('db/temp/20180516.csv'): temp1 = DataFrame(read_csv('db/temp/20180515.csv' ,header=0)) temp2 = DataFrame(read_csv('db/temp/20180516.csv' ,header=0)) else: temp1 = dataclear(20180515).run() temp2 = dataclear(20180516).run() GlobalMap().set(progress_num = 5 ) temp11 = temp1[temp1['time'] == lists[times-1]] temp12 = temp1[temp1['time'] == lists[times]] temp1112 = merge(temp11, temp12, how='outer',on='id') .dropna() 每句代码是什么意思

这段代码是 Python 语言的，它定义了一个名为 run() 的函数，这个函数包含了以下步骤：

1. 如果变量 working 的值为 True，继续运行；否则停止。
2. 获取全局变量 GlobalMap 中名为 time_point 的值，并将 名为 progress_num 的全局变量设置为 0。
3. 创建一个名为 lists 的空列表，并添加一个数字。
4. 将全局变量 progress_num 设置为 2。
5. 如果文件 'db/temp/20180515.csv' 和 'db/temp/20180516.csv' 存在，则读取这两个文件，并将它们的内容分别储存在变量 temp1 和 temp2 中；否则，运行 dataclear(20180515) 和 dataclear(20180516) 函数，并将它们的结果储存在对应的变量中。
6. 将全局变量 progress_num 设置为 5。
7. 从变量 temp1 中筛选出 time 列中值为 lists[times-1] 的行，并将其储存在 temp11 变量中。
8. 从变量 temp1 中筛选出 time 列中值为 lists[times] 的行，并将其储存在 temp12 变量中。
9. 将 temp11 和 temp12 合并，并根据 id 列去掉 NaN 值，将结果储存在 temp1112 变量中。

相关问题

def run(self): if self.working == True: times = GlobalMap().get('time_point') GlobalMap().set(progress_num = 0) lists = [] for i in range(24): lists += [i] GlobalMap().set(progress_num = 2 ) if exists('db/temp/20180515.csv') and exists('db/temp/20180516.csv'): temp1 = DataFrame(read_csv('db/temp/20180515.csv' ,header=0)) temp2 = DataFrame(read_csv('db/temp/20180516.csv' ,header=0)) else: temp1 = dataclear(20180515).run() temp2 = dataclear(20180516).run() GlobalMap().set(progress_num = 5 ) temp11 = temp1[temp1['time'] == lists[times-1]] temp12 = temp1[temp1['time'] == lists[times]] temp1112 = merge(temp11, temp12, how='outer',on='id') .dropna() 什么意思

这是一段 Python 的代码，用于读取和处理两个 CSV 文件并将它们合并在一起，生成新的 DataFrame 对象。这段代码中包括了一些函数调用和判断语句，以及一些变量的赋值和操作。具体的意义需要根据上下文进行分析。

for(auto& pt : globalmap->points) { pt.getVector3fMap() -= Eigen::Vector3f(utm_easting, utm_northing, altitude); }

这段代码展示了`GlobalmapServerNodelet`类中用于处理全球地图数据的部分逻辑。在`onInit()`函数里，它执行了一系列初始化操作：

1. 定义了三个`ros::NodeHandle`句柄（`nh`, `mt_nh`, 和 `private_nh`），分别用于一般通信、多线程通信以及私有参数的访问。
2. 初始化全局地图参数：`initialize_params()`函数在这里被调用，可能包含了从参数服务器读取并设置地图相关的坐标转换信息，如UTM东移(`utm_easting`)、北移(`utm_northing`)和海拔(`altitude`)。
3. 创建了一个发布者`globalmap_pub`，用于发布全局地图数据到`/globalmap`话题，频率设为20Hz（每秒20次），并且设置了latched选项，意味着只发布一次。

到了`initialize_params()`函数之后，在`void pub_once_cb(const ros::TimerEvent&)`这个由计时器触发的回调函数中，有一个循环遍历全局地图数据的点：

for (auto& pt : globalmap->points) {
    pt.getVector3fMap() -= Eigen::Vector3f(utm_easting, utm_northing, altitude);
}

这部分代码对每个`PointT`类型的点进行操作：从每个点的三维矢量（`pt.getVector3fMap()`）中减去UTM偏移(`Eigen::Vector3f(utm_easting, utm_northing, altitude)`)，可能是为了纠正或标准化地图数据的地理坐标。这一步可能是为了将原始的地理坐标转换成与当前机器坐标系相匹配的形式。