dataframe数据标准化

数据标准化是将数据转换为具有相同比例和均值的标准分布的过程。在pandas中，可以使用以下两种方法对数据进行标准化：

1. 使用sklearn库的StandardScaler类：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

其中，df是pandas DataFrame对象。fit_transform()方法将数据标准化并返回标准化后的DataFrame对象df_scaled。

2. 使用pandas库的apply()方法：

df_scaled = df.apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())

该方法使用DataFrame对象的apply()方法对每列数据进行标准化。lambda函数计算每列数据的标准分数，并返回标准化后的DataFrame对象df_scaled。