根据csv文件，文件中，有很多品种，每个品种2个重复，H78_1,H78_2；L45_2,L45_3；H67_2,H67_3；L2_1,L2_2等，第一列为品种号，第二列为总体积，第三列为总长度，如何计算H78，L45，H67，L2品种第二列总体积和第三列总长度的平均值和标准差，并按照H78，L45，H67，L2品种，将总体积和总长度的平均值和标准差保存成csv文件，利用3.8版本的python的df.read_csv函数，举个详细的例子

假设我们有一个名为"sample.csv"的CSV文件，其中包含以下数据：

品种号,总体积,总长度
H78_1,10,20
H78_2,20,30
L45_2,15,25
L45_3,25,35
H67_2,30,40
H67_3,40,50
L2_1,35,45
L2_2,45,55

我们可以使用pandas库来处理这个CSV文件，并计算每个品种的平均值和标准差，然后将结果保存到新的CSV文件中。

首先，我们需要导入pandas库，并使用`read_csv`函数将CSV文件读入一个pandas dataframe中：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv")

接下来，我们可以使用pandas的groupby函数按品种号进行分组，并使用agg函数计算每个品种的平均值和标准差：

grouped = df.groupby(df['品种号'].str[:-2])
result = grouped.agg({'总体积': ['mean', 'std'], '总长度': ['mean', 'std']})
result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values]

在这里，我们使用了`df['品种号'].str[:-2]`来去掉品种号中的编号，这样'H78_1'和'H78_2'就会被归为同一组。然后，我们使用`agg`函数来计算每个组的平均值和标准差，并将结果存储在一个名为`result`的新dataframe中。

最后，我们可以使用`to_csv`函数将结果保存到新的CSV文件中：

result.to_csv('result.csv')

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sample.csv")

grouped = df.groupby(df['品种号'].str[:-2])
result = grouped.agg({'总体积': ['mean', 'std'], '总长度': ['mean', 'std']})
result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values]

result.to_csv('result.csv')

执行代码后，将生成一个名为"result.csv"的新CSV文件，其中包含每个品种的平均值和标准差，如下所示：

品种号,总体积_mean,总体积_std,总长度_mean,总长度_std
H78,15.0,7.0710678118654755,25.0,7.0710678118654755
H67,35.0,7.0710678118654755,45.0,7.0710678118654755
L2,40.0,7.0710678118654755,50.0,7.0710678118654755
L45,20.0,7.0710678118654755,30.0,7.0710678118654755