我有两个DataFrame，我希望根据rc_id查找其中一列（即这两个DataFrame中的imapcted_users列）的标准差，并创建一个名为std的单独列，其中包含其标准差值
df1：

data = {"timestamp":["2022-10-29","2022-10-29","2022-10-29","2022-10-29","2022-10-29","2022-10-29","2022-10-29","2022-10-29","2022-10-29"],
       "rc_id":[296,296,296,296,296,100,100,100,100],
       "impacted_users":[1,87,44,8,5,2,7,11,30]}

df1 = pd.DataFrame(data)
df1 = df1.groupby(["timestamp","rc_id"]).agg({"impacted_users": sum}
                                      ).reset_index()

df1:

rc_id           timestamp            impacted_users
     296           2022-10-29                  145
     100           2022-10-29                   50

df2：

data1 = {"rc_id":[296,296,296,100,100,100],
       "impacted_users":[201,202,216,300,301,350]}

   df2 = pd.DataFrame(data1)
   df2

create df2:

rc_id            impacted_users
     296                201
     296                202
     296                216
     100                300
     100                301
     100                350

Expected Output:

id           timestamp             imapcted_users  std 
 296          2022-10-29 11:00:00      145          27.21   
 100          2022-10-29 11:00:00       50          117.36

我想要的是std，并将其作为单独的列（仅作为示例，我将从这些列中查找哪些值）：

std(145, 201, 202,216)
std (50,300,301,350)

我无法想出一个策略来从不同的 Dataframe 中获得这个标准的dev。我试图将所需的值连接起来，然后通过聚合来获得标准的dev，但我想有一个更好的方法。