用python语言怎样将表格数据归一化

归一化是将数据按照一定的比例缩放，使其落入特定的区间内，常用的归一化方法有最小-最大缩放法和标准差标准化法。

以下是用Python语言将表格数据进行最小-最大归一化的示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 最小-最大归一化函数
def min_max_normalize(x):
    return (x - x.min()) / (x.max() - x.min())

# 对每一列数据进行归一化
for column in data.columns:
    data[column] = min_max_normalize(data[column])

# 输出归一化后的数据
print(data)

在上述代码中，首先使用 Pandas 库读取了表格数据，并定义了一个最小-最大归一化函数 min_max_normalize。然后使用 for 循环对每一列数据进行了归一化，并输出了归一化后的数据。

需要注意的是，在进行归一化操作前，需要将表格数据转换成数值类型，否则会出现 TypeError 错误。可以使用 Pandas 库中的 astype() 方法将数据类型转换为数值类型，例如：data = data.astype(float)。