我需要对所得的每一个分组的某一列的数据进行求平均值，方差，标准差，最后设计一个阈值，对所得的方差，标准差，进行判断，识别数据的离散程度，最后把结果输出在excel表格

好的，可以按照以下步骤实现：

1. 读取 Excel 数据，进行分组：

import pandas as pd

# 读取 Excel 数据，指定读取第 2、9、20 列数据
df = pd.read_excel('2021届学生成绩列表-数据处理.xlsx', index_col=None, usecols=[1, 8, 19])

# 将 '指导教师' 列的数据类型转换为字符串类型，并以此为关键字进行分组
gb = df.groupby('指导教师')

2. 针对每个分组，分别计算某一列的平均值，方差和标准差：

# 定义结果表格
result = pd.DataFrame(columns=['指导教师', '平均值', '方差', '标准差', '是否离散'])

# 遍历分组
for name, group in gb:
    # 计算某一列的平均值、方差和标准差，并添加到结果表格中
    mean = group['课程成绩'].mean()
    var = group['课程成绩'].var()
    std = group['课程成绩'].std()
    result = result.append({'指导教师': name, '平均值': mean, '方差': var, '标准差': std}, ignore_index=True)

3. 根据阈值判断数据的离散程度，并将结果输出到 Excel 表格：

# 定义阈值
threshold = 50

# 判断离散程度
result['是否离散'] = result.apply(lambda x: '是' if x['方差'] > threshold or x['标准差'] > threshold else '否', axis=1)

# 将结果输出到 Excel 表格
writer = pd.ExcelWriter('分组结果.xlsx')
result.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

其中，`pd.DataFrame(columns=['指导教师', '平均值', '方差', '标准差', '是否离散'])` 表示创建一个名为 result 的结果表格，列名分别为 '指导教师'、'平均值'、'方差'、'标准差' 和 '是否离散'，`result = result.append({'指导教师': name, '平均值': mean, '方差': var, '标准差': std}, ignore_index=True)` 表示将计算得到的结果添加到结果表格中，`result['是否离散'] = result.apply(lambda x: '是' if x['方差'] > threshold or x['标准差'] > threshold else '否', axis=1)` 表示根据阈值判断离散程度，并将结果添加到结果表格中，`writer = pd.ExcelWriter('分组结果.xlsx')` 表示创建名为 '分组结果.xlsx' 的 Excel 文件，并赋值给变量 writer，`result.to_excel(writer, index=False)` 表示将结果表格写入到 Excel 文件中，`writer.save()` 表示保存 Excel 文件。