alpha_A = bootstrap_sample[['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10']].mean(axis=1).std()为什么这串代码会标一个波浪线

这串代码出现波浪线的原因是因为 `bootstrap_sample` 是一个函数，而不是一个DataFrame。因此，你不能像 `bootstrap_sample[['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6', 'A7', 'A8', 'A9', 'A10']]` 这样使用索引和列名来获取子集。

如果你想计算 `bootstrap_sample` 中列 'A1' 到 'A10' 的均值并计算标准差，你需要修改代码如下：

alpha_A = np.mean(bootstrap_sample[:, 0:10], axis=1).std()

在这个修改后的代码中，我们使用了索引和切片操作 `[:, 0:10]` 来获取 `bootstrap_sample` 中的列 'A1' 到 'A10' 的子集。然后，我们计算每行的均值，并计算这些均值的标准差。

请注意，这只是一个示例，你需要确保 `bootstrap_sample` 是一个NumPy数组或Pandas DataFrame，并对其进行适当的索引和切片操作来获取你所需的列。