在进行数据分析时，如何对pandas DataFrame中的数值型列执行min-max规范化？请展示两种不同的实现技术。

在数据分析中，min-max规范化是一种常见的数据预处理方法，它通过线性变换将数值型数据缩放到一个指定的范围，通常是[0,1]区间内。这对于算法训练是至关重要的，因为它可以防止数据尺度差异对结果产生影响。以下是两种在pandas中对DataFrame的数值型列进行min-max规范化的技术实现：

参考资源链接：[Pandas列数据标准化教程：两种实现方法](https://wenku.csdn.net/doc/64523b5fea0840391e739267?spm=1055.2569.3001.10343)

方法一：使用pandas和numpy
这种方法利用了pandas的`apply`函数和numpy的向量化操作来进行计算。首先计算每列的最小值和最大值，然后应用min-max公式。示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3) * 10, columns=['A', 'B', 'C'])

# 定义min-max规范化函数
def min_max_normalize(x):
    return (x - x.min()) / (x.max() - x.min())

# 应用规范化
df_normalized = df.apply(min_max_normalize)

print(df_normalized)

方法二：使用pandas的`div`和`sub`函数
这种方法直接在DataFrame上操作，使用`div`（除法）和`sub`（减法）函数结合`iloc`方法选取最大值和最小值进行规范化。示例如下：

# 计算每列的最大值和最小值
min_vals = df.min(axis=0)
max_vals = df.max(axis=0)

# 使用div和sub函数进行规范化
df_normalized = df.sub(min_vals).div(max_vals - min_vals)

print(df_normalized)

在上述两种方法中，我们都假设DataFrame中的数据都是数值型的，并且没有缺失值。在实际应用中，可能需要先对数据进行清洗，比如填充缺失值或转换数据类型。

掌握这两种方法后，你可以根据实际情况选择更适合的实现方式。例如，如果你需要对DataFrame中特定的数值型列进行操作，`apply`函数提供了更多的灵活性。而当你对性能要求更高时，直接使用pandas的向量化操作可能会更高效。为了深入了解这些技术，并提升数据分析能力，可以参考这篇《Pandas列数据标准化教程：两种实现方法》，该教程详细介绍了这两种方法，并提供了更多关于数据预处理的知识。

参考资源链接：[Pandas列数据标准化教程：两种实现方法](https://wenku.csdn.net/doc/64523b5fea0840391e739267?spm=1055.2569.3001.10343)