Для извлечения набора вычисляемых данных из таблицы можно использовать язык программирования, такой как Python, и библиотеку pandas для работы с таблицами. Вот пример кода, который извлекает данные из таблицы и создает новую таблицу с вычисляемыми показателями:
```python
import pandas as pd
# Создаем исходную таблицу с данными
data = {
'Дата рождения': ['01.01.1990', '15.03.1985', '30.06.2000'],
'Показатель 1': [20, 25, 30],
'Показатель 2': [15, 10, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Вычисляем новые показатели на основе данных из таблицы
df['Новый показатель'] = df['Показатель 1'] + df['Показатель 2']
# Выводим полученные данные в новую таблицу
df.to_csv('новая_таблица.csv', index=False) # сохраняем таблицу в файл csv
```
Чтобы автоматически заполнить таблицу с показателями, вычисляемыми на основе даты рождения для всех возможных дат в заданном диапазоне, можно использовать цикл для перебора всех дат в заданном диапазоне и вычисления нужных показателей. Вот примерный алгоритм:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
start_date = datetime(1900, 1, 1)
end_date = datetime(2100, 1, 1)
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
data = []
for date in date_range:
# Находим нужные показатели на основе даты рождения
# Например, вычисляем возраст, дни недели и другие показатели
new_data = {
'Дата': date.date(),
'Показатель 1': date.year,
'Показатель 2': date.month,
}
data.append(new_data)
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('новая_таблица.csv', index=False)
```
Это лишь примеры решения задачи. Конкретная реализация будет зависеть от специфики данных и требований задачи.