飞浆pandas数据归一化

飞桨（PaddlePaddle）是国内领先的开源深度学习平台，而Pandas是Python中非常常用的数据处理库。对于数据归一化，Pandas提供了很方便的实现方式。数据归一化是指将数据按照一定的比例缩放，使之落入特定的区间内，常用的方法有最大最小值归一化和Z-score标准化。

最大最小值归一化是通过将数据的最大值和最小值设为1和0，再通过线性插值将其他值映射到1和0之间来实现归一化的过程。实现方式如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 最大最小值归一化
df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

Z-score标准化是通过将数据减去其均值再除以标准差来实现归一化的过程。实现方式如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# Z-score标准化
df_norm = (df - df.mean()) / df.std()