def match_dat(tarDF, time_idx): result = False count = 1 row = np.nan for idx, row in tarDF.iterrows(): timerr = (time_idx - idx) / np.timedelta64(1, 's') if (np.abs(timerr) <= TIM_ERR): result = True break elif (timerr < -120): break count = count + 1 return [result, count, row] old_lines = target_df.shape[0] progresscount = 0 for time_idx, row in target_df.iterrows(): for i in range(len(df_list)): [result, count, row_dat] = match_dat(df_list[i], time_idx) print([result, count, row_dat]) if result: row[df_list[i].columns.tolist()] = row_dat df_list[i].drop(df_list[i].index[0: count], inplace=True) progresscount = progresscount + 1

这段代码看起来像是在匹配两个数据集中的时间戳，然后将匹配的数据行添加到目标数据集中。具体来说，`match_dat`函数接收一个目标数据集 `tarDF` 和一个时间戳 `time_idx`，它会在 `tarDF` 中查找与 `time_idx` 最接近的时间戳，并返回一个布尔值 `result` 表示是否找到匹配项，一个整数 `count` 表示在 `tarDF` 中找到匹配项之前的行数，以及一个数据行 `row` 表示匹配的数据行。在 `old_lines` 和 `progresscount` 的初始化之后，`target_df` 的每一行都会与 `df_list` 中的每个数据集进行匹配。如果找到匹配项，则会将匹配的数据行添加到 `target_df` 中，并从 `df_list` 中删除已匹配的数据行。整个代码段的目的是将多个数据集中相同时间戳的数据行合并到一个数据集中。