Python代码实现一个csv文件计算一列的min-max负向标准化并

将结果存入新的csv文件中。

可以使用以下代码实现：

import csv

# 读取原始csv文件
with open('original.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = list(reader)

# 计算需要标准化的列的最小值和最大值
column = 2  # 假设需要标准化的列是第3列
min_val = float('inf')
max_val = float('-inf')
for row in data[1:]:
    val = float(row[column])
    if val < min_val:
        min_val = val
    if val > max_val:
        max_val = val

# 进行min-max负向标准化，并写入新的csv文件
with open('normalized.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(data[0])
    for row in data[1:]:
        val = float(row[column])
        normalized_val = (max_val - val) / (max_val - min_val)
        row[column] = normalized_val
        writer.writerow(row)

其中，`original.csv`是原始的csv文件名，需要将其替换成实际的文件名。假设需要标准化的列是第3列，即`column=2`。标准化后的结果将保存在`normalized.csv`文件中。