使用python将excel数据归一化有几种方法

有多种方法可以使用Python将Excel数据归一化，以下是其中几种方法：

1. 使用pandas库的min-max归一化方法：

import pandas as pd

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

# 对指定列进行min-max归一化
df['column_name'] = (df['column_name'] - df['column_name'].min()) / (df['column_name'].max() - df['column_name'].min())

# 将归一化后的数据写回Excel文件
df.to_excel('data_normalized.xlsx', index=False)

2. 使用scikit-learn库的min-max归一化方法：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

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

# 初始化MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对指定列进行min-max归一化
df['column_name'] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])

# 将归一化后的数据写回Excel文件
df.to_excel('data_normalized.xlsx', index=False)

3. 使用scikit-learn库的z-score归一化方法：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

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

# 初始化StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对指定列进行z-score归一化
df['column_name'] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])

# 将归一化后的数据写回Excel文件
df.to_excel('data_normalized.xlsx', index=False)

以上是三种常见的方法，根据实际需求选择合适的方法即可。