import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) #计算品种的平均值和标准差 #folder=df['folder'].str.split('_').str[0] #mean=group_data.mean() #std=group_data.std() #print('mean:',round(mean,3)) #print('std:',round(std,3)) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) #df = result.reset_index(inplace=True) # 将索引列转换为普通列result.reset_index(inplace=True) #result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values] result.columns = result.columns.map(lambda x: f'{x[0]}_{x[1]}') result.index.name='folder' result.reset_index(inplace=True) #result = result.sort_values(by='folder') #result = result.sort_index() result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_width_std', 'max_depth_mean', 'max_depth_std']] result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False) print('结果已保存到{}',format(result_path))如何根据folder的名称字母后的数字进行排序生成文件夹

您可以使用Python的sorted函数对文件夹名称进行排序，代码示例如下：

import os

# 指定文件夹路径
folder_path = 'H:/analysis_results/'

# 获取文件夹列表
folders = os.listdir(folder_path)

# 对文件夹名称进行排序，根据名称字母后的数字排序
folders = sorted(folders, key=lambda x: int(x.split('_')[-1]))

# 遍历文件夹列表，生成文件夹
for folder in folders:
    folder_name = os.path.join(folder_path, folder)
    if not os.path.exists(folder_name):
        os.makedirs(folder_name)

在这个示例中，我们使用os模块获取文件夹列表，并使用Python的sorted函数对文件夹名称进行排序，根据名称字母后的数字排序。然后，我们遍历文件夹列表，使用os模块生成文件夹。