我有一个8维的excel数据，其中第一列是时间不用归一化和标准化，其他7列需要标准化和归一化。第一行是标签行不用改动。怎么用python代码实现？

要实现对特定列的标准化和归一化，可以使用Python中的`pandas`和`sklearn`库。标准化和归一化通常用来让数据处于同一尺度，便于算法处理。其中标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0到1；而归一化通常是将特征值按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0到1，但不同的是，归一化的每个特征都会被缩放到相同的尺度上。

以下是一个示例代码，展示如何使用Python实现你的需求：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 只对第二列到第八列进行处理
# 首先进行标准化
scaler = MinMaxScaler()
df.iloc[1:, 1:8] = scaler.fit_transform(df.iloc[1:, 1:8])

# 如果需要归一化，可以使用以下代码
# df.iloc[1:, 1:8] = (df.iloc[1:, 1:8] - df.iloc[1:, 1:8].min()) / (df.iloc[1:, 1:8].max() - df.iloc[1:, 1:8].min())

# 第一列时间保留原样，第一行标签保留原样
# 将第一行的标签行转置回来
df.iloc[0, :] = df.iloc[0, :].values

# 保存处理后的数据到新的Excel文件
df.to_excel('normalized_data.xlsx', index=False)

这段代码首先使用`pandas`读取Excel文件，然后使用`MinMaxScaler`对除了时间（第一列）和标签（第一行）之外的数据进行标准化。如果你希望进行归一化，可以将`MinMaxScaler`替换为归一化的处理方式，上面的注释中提供了归一化的代码示例。最后，代码将处理后的数据保存到新的Excel文件中，并且保留了第一行的标签。