rmse_speed = (df1['wind_speed'] - df2['wspd']) ** 2.0.mean() ** 0.512 AttributeError: 'float' object has no attribute 'mean'

`rmse_speed`计算公式似乎试图对两个DataFrame（df1和df2）中'wind_speed'列与'wspd'列的差值平方后再取平均值的平方根，但遇到了`AttributeError`，因为`** 2.0.mean()`这部分对浮点数对象不适用。

要修复这个错误，首先需要确保'df1'和'df2'在这两个列上有匹配的数据，并且它们都是数值类型的。假设这两个DataFrame已经准备好了并且有正确的列名，你可以按照以下步骤计算RMSE：

1. 检查列是否存在并转换为数值类型[^1]:

# 假设df1和df2已存在
if 'wind_speed' in df1.columns and 'wspd' in df2.columns:
    df1['wind_speed'] = df1['wind_speed'].astype(float)
    df2['wspd'] = df2['wspd'].astype(float)
else:
    raise ValueError('Columns not found or not of numeric type')

# 如果可能，确保数据集中没有缺失值
if df1['wind_speed'].isnull().values.any() or df2['wspd'].isnull().values.any():
    print('Missing values found, please handle them.')
else:
    ...

2. 计算RMSE:

rmse_speed = ((df1['wind_speed'] - df2['wspd']) ** 2).mean() ** 0.5

这里我们先计算差值的平方，再求平均，最后取平方根。