，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保已经导入了pandas库，并且已经创建了包含ufloat数据的数据帧。
2. 标称偏差（Mean Deviation）是指每个数据点与数据集的平均值之间的差异的平均值。可以使用以下公式计算标称偏差： 标称偏差 = |数据点 - 平均值| / 数据集大小 的总和

示例代码：

import pandas as pd

创建包含ufloat数据的数据帧

df = pd.DataFrame({'ufloat': 1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6})

计算平均值

mean_value = df'ufloat'.mean()

计算标称偏差

mean_deviation = df'ufloat'.apply(lambda x: abs(x - mean_value)).mean()

print("标称偏差：", mean_deviation)

1. 标准偏差（Standard Deviation）是指数据集中每个数据点与数据集平均值之间的差异的平方的平均值的平方根。可以使用以下公式计算标准偏差： 标准偏差 = sqrt( ( (数据点 - 平均值)^2 ) / 数据集大小 )

示例代码：

import pandas as pd

import math

创建包含ufloat数据的数据帧

df = pd.DataFrame({'ufloat': 1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6})

计算平均值

mean_value = df'ufloat'.mean()

计算标准偏差

std_deviation = math.sqrt(df'ufloat'.apply(lambda x: (x - mean_value)**2).mean())

print("标准偏差：", std_deviation)

以上代码示例中，我们假设已经创建了一个包含名为'ufloat'的列的数据帧df，并且该列包含了ufloat类型的数据。通过计算平均值和应用相应的公式，我们可以得到标称偏差和标准偏差的值。

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