pandas DataFrame乘以1e-1后滚动Std返回0

是指对于一个pandas DataFrame对象，将其每个元素乘以1e-1（即乘以0.1），然后对每个滚动窗口内的数据进行标准差计算，最终得到的结果为0。

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，其中最重要的数据结构之一就是DataFrame。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以方便地进行数据的筛选、切片、聚合等操作。

滚动标准差（Rolling Standard Deviation）是一种用于计算时间序列数据中滚动窗口内数据变化的统计指标。滚动窗口是一个固定大小的窗口，它随着时间的推移在时间序列上滑动，每次滑动一个时间步长。滚动标准差可以帮助我们观察数据在不同时间段内的波动情况，从而判断数据的稳定性和变化趋势。

在这个问题中，将DataFrame乘以1e-1后，再进行滚动标准差计算，最终得到的结果为0，意味着在滚动窗口内的数据变化非常小，可以认为数据非常稳定。这可能是因为原始数据的值本身就比较小，经过乘以0.1后，变化幅度更小，导致滚动标准差的结果接近于0。

对于这个问题，可以使用pandas的rolling函数来实现滚动标准差的计算。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame对象，包含需要计算滚动标准差的数据
# 将DataFrame的每个元素乘以1e-1
df = df * 1e-1

# 计算滚动标准差，窗口大小为window_size
window_size = 10
rolling_std = df.rolling(window=window_size).std()

# 输出滚动标准差的结果
print(rolling_std)

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注意：本答案仅供参考，具体的技术实现和产品选择应根据实际需求和情况进行决策。