コードは、必ずしも初心者データ処理、改善のための歓迎の提案の神に適した最適な構造ではないので、いくつかのデバッグを体験するため
出典：
http://www.mcm.edu.cn
pは平均値とする、sは標準偏差であります
表III、バックグラウンド値[PS、P + S]ので、テーブルは、アプリケーションから見た、データの間引きを満たしていません
コード
AS NP numpyのインポート
インポートPANDAS PD ASの
パス= "E：/ Model_building / A / cumcm2011Aアネックス_データ* .XLS"
S1 = pd.read_excel（パス、SHEET_NAME = "付録1"）
S2 = pd.read_excel（パス、SHEET_NAME = "付属書2"）
S3 = pd.read_excel（パス、SHEET_NAME = "附属書3"）＃は、3つのテーブルのファイルを読み込み、
S1 = s1.values＃数値に変換
S2 = s2.values
S3 = s3.values
S1 = pd.DataFrame（S1）＃のデータフレームは、形式に変換
S2 = pd.DataFrame（S2）
S3 = pd.DataFrame（S3）
プリント（S1）
S1 = s1.iloc [0 2：、：5]
S2 = S2。 ILOC [0 2：、：9]
S3 = s3.iloc [2：、：]＃は、テーブルトップの不要な部分を除去し、右のようなテーブル
プリント（S1、 '\ N-'）
プリント（S2、「\ N- '）
' \ N-）（S3、印刷'
] [= Lが
C（1,9）の範囲のために：＃リストに各要素の標準偏差
s2.iloc = A [：C] .std（）
l.append（A）
（A、 '\ N-'）プリント
P = []を
C（1,9）の範囲の場合：要素の平均リスト＃に
s2.iloc = A [：C] .mean（）
p.append（A）
の範囲内のC（0,8）用：
themin = P [C] - L * 2 [C]
themax P = [C] + L * 2 [C]
印刷（themin、 ''、themax）
S2 = S2 [（s2.iloc [C：、+ 1]> = themin。）＆（s2.iloc [C：。、+ 1 <= themax） 】選択された行の一致＃
プリント（S2）、
印刷（s2.shape [0]、 '\ N-を'、 '\ N-'）
ID = pd.DataFrame（s2.iloc [：0]）表20＃別のテーブルに
プリント（ID）
S1 = pd.merge（S1、ID、どのよう= "内側"、right_on = 0、left_on = 0）＃テーブル10は、テーブル20の行を見つけるために、マージ、ジョイン、 constackスプライシング
印刷（S1）
パス=「E：/ Model_building / A /」＃保存
s1.to_excel（パス+ "sheet1.xlsx"）
s2.to_excel（パス+ "sheet2.xlsx"）
s3.to_excel（パス+ "sheet3.xlsx"）
