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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