Чтобы сгруппировать по столбцу «artikelnr» в DataFrame pandas и вычислить среднее и стандартное отклонение, вы можете использовать следующие методы:

1. GroupBy и агрегатные функции:

   grouped = df.groupby('artikelnr')
   mean_std = grouped.agg({'column_name': ['mean', 'std']})

   Замените 'column_name'именем столбца, для которого вы хотите вычислить среднее и стандартное отклонение.

2. GroupBy и применение пользовательских функций:

   grouped = df.groupby('artikelnr')
   # Define custom functions
   mean_func = lambda x: x.mean()
   std_func = lambda x: x.std()
   mean_std = grouped['column_name'].agg([mean_func, std_func])

   Замените 'column_name'именем столбца, который нужно сгруппировать и вычислить.

3. GroupBy и метод описания:

   grouped = df.groupby('artikelnr')
   mean_std = grouped['column_name'].describe()[['mean', 'std']]

   Замените 'column_name'именем столбца, для которого вы хотите вычислить среднее и стандартное отклонение.

Обратите внимание, что вам необходимо заменить 'artikelnr'фактическим именем столбца в вашем DataFrame, а 'column_name'– соответствующим именем столбца, для которого вы хотите вычислить среднее и стандартное отклонение.