1.请写一个Z-SCORE数据标准化函数，并将data.csv中的age、orders和values三个特征的标准化。

在Python中，我们可以使用pandas库来进行数据预处理，包括计算Z-score标准化。Z-score是一种常见的数据规范化方法，它将每个数值转换为标准正态分布，即均值为0，标准差为1。下面是一个示例函数，假设`data.csv`已经读入DataFrame `df`：

import pandas as pd
from scipy import stats

def z_score_standardization(df, columns):
    # 加载数据
    df = pd.read_csv('data.csv')

    # 确保columns存在并转为列表
    if not set(columns).issubset(df.columns):
        raise ValueError("Columns {} are not in the DataFrame".format(set(columns) - set(df.columns)))

    # 计算Z-score
    standardized_df = (df[columns] - df[columns].mean()) / df[columns].std()

    return standardized_df

# 使用函数标准化age、orders和values列
standardized_data = z_score_standardization(df, ['age', 'orders', 'values'])

# 打印标准化后的结果
print(standardized_data)

在这个例子中，`z_score_standardization`函数接收一个DataFrame和一列名列表作为输入，对指定的列应用Z-score标准化。