编写完整python程序。对于指定csv文件，不考虑’Date’列，逐列做归一化，拼回’Date'列，输出csv；逐列做标准化，拼回'Date'列，输出csv

好的，首先我们需要导入所需的库如pandas、numpy以及datetime。我们将使用pandas处理CSV文件，对数据进行归一化和标准化操作，并将结果保存到新的CSV文件中。以下是一个简单的Python程序示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
from datetime import datetime

def normalize_column(column):
    return (column - column.min()) / (column.max() - column.min())

def standardize_column(column):
    scaler = StandardScaler()
    standardized = scaler.fit_transform(column.reshape(-1, 1))
    return standardized.flatten()

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('input.csv')

# 将Date列提取出来
date_col = df.pop('Date')

# 对除Date外的其他列进行归一化
normalized_df = df.apply(normalize_column, axis=0)

# 对除Date外的其他列进行标准化
standardized_df = normalized_df.apply(standardize_column, axis=0)

# 拼接Date列
standardized_df['Date'] = date_col.values

# 输出归一化后的CSV
normalized_output = 'normalized_data.csv'
standardized_df.to_csv(normalized_output, index=False)

# 再次对所有列（包括Date）进行标准化
normalized_df_with_date = df.join(date_col)
standarized_with_date_df = normalized_df_with_date.apply(standardize_column, axis=1)

# 输出标准化后的CSV
standardized_output_with_date = 'standardized_data_with_date.csv'
standarized_with_date_df.to_csv(standardized_output_with_date, index=False)