对于 i，枚举 （file_paths） 中的file_path：df = pd.read_excel（file_path） 对于范围 （0， 91） 中的 j：对于范围 （0， 500） 中的 k：a = pd。DataFrame（df.iloc[2 + 3 * k：5 + 3 * k， 7 + j].values） # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat（[data， a]， axis=1） # 将 a 添加到 data 中 print（a）计算平均值然后计算a中的三个数据减去平均值的差的平方和的平方根

要计算a中的三个数据减去平均值的差的平方和的平方根，你可以在循环结束后，使用numpy库中的mean()函数来计算a的平均值，然后计算差的平方和的平方根。具体的代码如下所示：

import numpy as np

# 循环结束后，计算所有a的平均值
all_a = []
for i, file_path in enumerate(file_paths):     
    df = pd.read_excel(file_path)     
    for j in range(0, 91):         
        for k in range(0, 500):             
            a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values)  # 将列表转换为 DataFrame             
            data = pd.concat([data, a], axis=1)  # 将 a 添加到 data 中             
            all_a.append(a)

all_a = np.array(all_a)
all_a_avg = np.mean(all_a)  # 计算所有a的平均值

# 计算差的平方和的平方根
diff = all_a - all_a_avg  # 计算差
diff_sum = np.sum(np.square(diff))  # 计算差的平方和
diff_sqrt = np.sqrt(diff_sum)  # 计算差的平方和的平方根

# 打印结果
print("差的平方和的平方根为：", diff_sqrt)

需要注意的是，这段代码应该放在所有循环结束后，否则每次循环都会打印一次结果。另外，这里使用了一个列表`all_a`来存储所有的a，然后再计算平均值和差的平方和的平方根。