如何在Jupyter中对表中的得分、命中率、三分命中率和罚球命中率进行标准化处理

可以使用Python中的scikit-learn库中的StandardScaler类对表中的得分、命中率、三分命中率和罚球命中率进行标准化处理。

首先，读入表格数据并将需要标准化的四个列提取出来，以得分为例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读入表格数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 提取得分列
scores = data["得分"].values.reshape(-1, 1)

然后，使用StandardScaler类对scores进行标准化处理：

# 创建StandardScaler实例
scaler = StandardScaler()

# 对得分进行标准化处理
scores_scaled = scaler.fit_transform(scores)

对于命中率、三分命中率和罚球命中率，同样的方法进行处理即可。

# 提取命中率、三分命中率和罚球命中率列
hits = data["命中率"].values.reshape(-1, 1)
three_points_shooting = data["三分命中率"].values.reshape(-1, 1)
free_throw_shooting = data["罚球命中率"].values.reshape(-1, 1)

# 对命中率、三分命中率和罚球命中率进行标准化处理
hits_scaled = scaler.fit_transform(hits)
three_points_shooting_scaled = scaler.fit_transform(three_points_shooting)
free_throw_shooting_scaled = scaler.fit_transform(free_throw_shooting)

最后，将标准化处理后的列添加回原表中即可：

# 将标准化处理后的列添加回原表中
data["得分标准化"] = scores_scaled
data["命中率标准化"] = hits_scaled
data["三分命中率标准化"] = three_points_shooting_scaled
data["罚球命中率标准化"] = free_throw_shooting_scaled