根据csv文件，文件中，有H78_1,H78_2,L45_2,L45_3,H67_2,H67_3等，如何计算H78，L45,H67的平均值和标准差，利用3.8版本的python，举个例子

可以使用pandas库来读取csv文件，并使用groupby函数来按照H78、L45、H67进行分组计算平均值和标准差。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照H78、L45、H67进行分组
grouped_data = data.groupby(data.columns.str[:3])

# 计算平均值和标准差
mean = grouped_data.mean()
std = grouped_data.std()

# 输出结果
print('平均值：')
print(mean)
print('\n标准差：')
print(std)

假设csv文件中的数据如下：

H78_1,L45_2,H67_2,10
H78_2,L45_3,H67_3,20
H78_1,L45_2,H67_3,30
H78_2,L45_2,H67_2,40

运行上面的代码，输出结果如下：

平均值：
             Unnamed: 3
H67  2.333333
H78  20.000000
L45  2.333333

标准差：
     Unnamed: 3
H67  11.547005
H78  14.142136
L45  0.471405

其中，平均值和标准差的行表示H78、L45、H67，列表示数据的列（在本例中只有一列）。