用python完成 给定一个dataframe，让某一列的数据归一化

可以使用 `scikit-learn` 库中的 `MinMaxScaler` 类来完成归一化操作。具体步骤如下：

1. 引入 `MinMaxScaler` 类和 `pandas` 库。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

2. 创建一个示例数据集。

data = {
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': [0, 10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

3. 初始化 `MinMaxScaler` 对象并进行拟合。

scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(df[['col2']])

4. 使用 `transform` 方法进行归一化操作。

df['col2_normalized'] = scaler.transform(df[['col2']])

最后，`df` 数据框中 `col2_normalized` 列的数据即为归一化后的结果。