df = load_data() df2 = df[df['col2'] < 0] df2['col1_demeaned'] = df2['col1'] - df2['col1'].mean() result = df2.groupby('key').col1_demeaned.std()

这段代码的作用是对数据进行处理和分组统计。具体来说，它的实现过程如下：

1. 调用 load_data() 函数，加载数据并保存在变量 df 中。
2. 从 df 中选出 col2 列中数值小于 0 的行，保存在变量 df2 中。
3. 计算 df2 中 col1 列的平均值，并用每个元素减去该平均值，得到新的一列 col1_demeaned，并将其保存在 df2 中。
4. 根据 key 列对 df2 进行分组，并计算每组 col1_demeaned 列的标准差，将结果保存在 result 变量中。

因此，这段代码的作用是统计数据中某些条件下的 col1 列的标准差。