def load_data(Battary_list, dir_path): Battery = {} for name in Battary_list: print('Load Dataset ' + name + ' ...') path = glob.glob(dir_path + name + '/*.xlsx') dates = [] for p in path: df = pd.read_excel(p, sheetname=1) print('Load ' + str(p) + ' ...') dates.append(df['Date_Time'][0]) idx = np.argsort(dates) path_sorted = np.array(path)[idx]

这段代码的作用是读取指定文件夹中指定的多个电池数据的 Excel 文件，并按照电池数据的时间顺序对文件进行排序，以便后续的数据分析和处理。

具体来说，代码中的 load_data 函数接受两个参数：Battary_list 和 dir_path，分别表示电池数据的名称列表和存储电池数据 Excel 文件的文件夹路径。

在函数内部，首先创建一个名为 Battery 的字典，用于存储电池数据。然后，通过循环遍历 Battary_list 中的每个电池数据的名称，在每次循环中，使用 glob.glob 函数获取符合条件的 Excel 文件的路径，并将这些路径存储在 path 变量中。

接下来，通过循环遍历 path 中的每个 Excel 文件的路径，在每次循环中，使用 Pandas 库的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的第二个 sheet，即索引为 1 的 sheet，并将读取的数据存储在名为 df 的 Pandas 数据框中。此外，代码还打印了一条信息，表示正在加载哪个 Excel 文件。

然后，从 df 数据框中获取第一行的 Date_Time 列的值，并将这些值存储在 dates 列表中。最后，使用 NumPy 库的 argsort 函数将 dates 列表按照时间顺序进行排序，并返回排序后的索引位置，将这些索引存储在名为 idx 的变量中。最后，使用 NumPy 库的 array 函数将 path 列表转换为数组，并根据 idx 变量的排序结果，重新排序 path 数组中的元素，将排序后的结果存储在名为 path_sorted 的变量中。