dataframe计算某一列的归一化值并作为新的列添加进去

您可以使用`pandas`库中的`min()`和`max()`函数来计算某一列的最小值和最大值，然后使用这些值来进行归一化。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算列A的最小值和最大值
min_value = df['A'].min()
max_value = df['A'].max()

# 归一化列A并添加为新的列C
df['C'] = (df['A'] - min_value) / (max_value - min_value)

print(df)

这将输出以下结果：

   A   B    C
0  1  10  0.0
1  2  20  0.25
2  3  30  0.5
3  4  40  0.75
4  5  50  1.0

在这个示例中，我们计算了列A的最小值和最大值，然后使用归一化公式 `(A - min_value) / (max_value - min_value)` 将归一化值添加到了新的列C中。