Python是一门非常有用的编程语言，特别擅长处理数据。通过Python中的各种数据处理库和函数，我们能够轻松地处理任何形式的测量数据。

# 导入需要用到的库
import numpy as np
import pandas as pd

# 假设我们有一组包含电压和电流的测量数据
voltage = np.array([1.2, 2.0, 3.5, 4.6, 5.4])
current = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])

# 计算电阻
resistance = voltage / current

# 将数据存储到DataFrame中
data = pd.DataFrame({
    'Voltage': voltage,
    'Current': current,
    'Resistance': resistance
})

# 输出处理后的数据
print(data)

上面的代码演示了如何使用Python来计算电阻并将测量数据存储到一个DataFrame对象中。通过使用pandas库，我们可以轻松地对数据进行排序、筛选和图形化显示。下面是一个简单的例子，演示如何使用pandas来计算数据的平均值和标准差：

# 计算平均值和标准差
mean = data.mean()
std = data.std()

# 输出结果
print('Mean:\n', mean)
print('\nStd Deviation:\n', std)

在上面的代码中，我们使用mean()和std()函数来计算平均值和标准差。这些函数会逐列运算数据，因此我们可以简单地通过调用这些函数来计算整个DataFrame的平均值和标准差。

总之，Python是一门非常强大的编程语言，通过它我们可以轻松地处理任何形式的测量数据。通过使用各种数据处理库和函数，我们可以快速地计算和可视化数据，从而更好地理解测量结果。