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等十几列参数的平均值和标准差，并按照H78，L45，H67，L2品种，将总体积和总长度等十几个参数的平均值和标准差保存成另一个csv文件，品种号为第一列，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data.csv的文件，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库来处理这个问题。首先，我们需要按品种号分组，然后计算每个品种的平均值和标准差，并将结果保存到一个新的csv文件中。代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按品种号分组，并计算平均值和标准差
grouped = df.groupby(df['品种号'].str[:3]).agg(['mean', 'std'])

# 重命名列名
grouped.columns = ['_'.join(col).strip() for col in grouped.columns.values]

# 保存结果到新的csv文件
grouped.to_csv('result.csv')

在这个例子中，我们使用了pandas的groupby函数来按品种号分组，并使用agg函数计算平均值和标准差。我们还重命名了列名，将每个参数的平均值和标准差用下划线连接起来，并去掉空格。最后，我们使用to_csv函数将结果保存到新的csv文件中。