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

这段代码试图计算两个DataFrame（df1 和 df2）中'wind_speed' 和 'wspd' 列速度差的RMSE（Root Mean Squared Error）。`** 2.0` 表示平方差，`mean()` 是期望找到每个样本点差值的平均，但`** 0.5` 表示取平方根，所以实际上是计算RMSE。

然而，当执行 `df1['wind_speed'].mean()` 或 `df2['wspd'].mean()` 时遇到了 `AttributeError: 'float' object has no attribute 'mean'`，这通常是因为尝试对单个浮点数调用 `mean()` 方法。可能是某个条件下返回的是单独的浮点数值，而不是整个列的数据。

要修复这个问题，确保在计算之前，'wind_speed' 和 'wspd' 列不是单独的值，而是Series对象。如果它们已经是一维数组或单个值，可以先将它们转换回Series：

# 检查 wind_speed 是否为Series
if isinstance(df1['wind_speed'], float):
    df1['wind_speed'] = pd.Series(df1['wind_speed'])

# 同理检查 wspd
if isinstance(df2['wspd'], float):
    df2['wspd'] = pd.Series(df2['wspd'])

# 然后再计算 RMSE
rmse_speed = ((df1['wind_speed'] - df2['wspd']) ** 2.0).mean() ** 0.5