Python代码实现：读入一份Excel文件，分别计算各个指标的均值与其标准差，使用标准差标准化公式完成各属性的标准化，并将标准化后的数据进行保存

此处提供一个Python的实现代码：

import pandas as pd

# 读入Excel文件
filename = "your_file.xlsx"
df = pd.read_excel(filename)

# 计算均值和标准差
mean = df.mean()
std = df.std()

# 标准差标准化公式
normalized_df = (df - mean) / std

# 保存标准化后的数据
output_filename = "normalized_data.xlsx"
normalized_df.to_excel(output_filename, index=False)

以上代码中，我们使用 Pandas 库来读取 Excel 文件并进行数据操作。首先通过 `read_excel()` 函数读入 Excel 文件，然后分别计算各个指标的均值与标准差。接着，我们使用标准差标准化公式将数据进行标准化，并将标准化后的数据保存到 Excel 文件中，使用 `to_excel()` 函数完成保存操作。

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Python代码实现：读入一份Excel文件，分别计算各个列属性的均值与其标准差，使用标准差标准化公式完成各属性的标准化，并将标准化后的数据进行保存

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用describe()函数来计算各个列属性的均值与标准差。接着，你可以使用z-score标准化公式来标准化每一列数据，使用pandas的to_csv函数保存标准化后的数据。

下面是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 使用describe函数计算均值和标准差
stats = df.describe()

# 计算z-score标准化后的数据
df_standardized = (df - stats.loc['mean']) / stats.loc['std']

# 保存标准化后的数据
df_standardized.to_csv('your_standardized_data.csv', index=False)

请注意，在标准化后的数据中，各列属性的均值应该接近于0，标准差接近于1。这样可以使得数据更容易被比较和分析。

统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。

可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd

# 读入iris数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 统计各列均值
means = iris.mean()
print('各列均值：\n', means)

# 统计各列方差
variances = iris.var()
print('各列方差：\n', variances)

# 统计各列标准差
stds = iris.std()
print('各列标准差：\n', stds)

# 统计各列中位数
medians = iris.median()
print('各列中位数：\n', medians)

输出结果如下：

各列均值：
 sepal_length    5.843333
sepal_width     3.054000
petal_length    3.758667
petal_width     1.198667
dtype: float64
各列方差：
 sepal_length    0.685694
sepal_width     0.188004
petal_length    3.113179
petal_width     0.582414
dtype: float64
各列标准差：
 sepal_length    0.828066
sepal_width     0.433594
petal_length    1.764420
petal_width     0.763161
dtype: float64
各列中位数：
 sepal_length    5.8
sepal_width     3.0
petal_length    4.35
petal_width     1.3
dtype: float64