下面是用均值的方法，请把它改为10步标准差： # 计算最后num行各列的均值x xxx num = 5 last_10_average = forestdata.iloc[-num:, :].mean(axis=0) last_10_average_df = last_10_average.to_frame().T forestdata = pd.concat([forestdata, last_10_average_df], axis=0, join='outer')

将上述代码修改为计算10步标准差的方法，可以按照以下步骤进行：

1. 将历史数据按时间顺序分成多个连续的时间窗口，每个时间窗口包含10个数据点。

2. 对于每个时间窗口，计算其内部各列的标准差。

3. 将计算得到的标准差值作为一个新的特征值，添加到DataFrame中。由于每个时间窗口有一个标准差值，因此在DataFrame中添加的行数应该是历史数据的行数除以10。

具体实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 历史数据
forestdata = pd.read_csv('forestdata.csv')

# 时间窗口大小为10
window_size = 10

# 将历史数据按时间顺序分成多个时间窗口，并计算每个时间窗口内的标准差
sd_list = []
for i in range(0, len(forestdata), window_size):
    window_data = forestdata.iloc[i:i+window_size, :]
    sd = np.std(window_data, axis=0)
    sd_list.append(sd)

# 将计算得到的标准差值添加到DataFrame中
sd_df = pd.DataFrame(sd_list, columns=forestdata.columns)
forestdata = pd.concat([forestdata, sd_df], axis=0, join='outer')

# 取最后5行作为示例
num = 5
last_10_sd = forestdata.iloc[-num:, :]

在上述代码中，最后10行的标准差值被添加到了DataFrame的最后面。可以根据实际需求，取其中的特定列作为最终的10步标准差特征值。