dataframe 如何按列将数据进行归一化

在Pandas库中，DataFrame是一个二维表格型的数据结构，处理数值数据时，对每一列进行归一化是一种常见的预处理步骤，可以使数据在同一尺度上，方便后续分析。归一化可以采用多种方法，如最小-最大规范化（Min-Max Scaling）或z-score标准化。以下是这两种方法的简单示例：

**最小-最大规范化 (MinMax Scaling)**:

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
def min_max_normalize(df):
    df_normalized = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
    return df_normalized

df_normalized = min_max_normalize(df)

**Z-Score标准化 (Standardization):**

from scipy import stats

def z_score_normalize(df):
    df_normalized = stats.zscore(df)
    # 可能需要加上均值0和标准差1的转换，如果需要还原回原始数据范围
    # df_normalized = df_normalized * (df.std(ddof=0)) + df.mean()
    return df_normalized

df_normalized = z_score_normalize(df)