'DataFrame' object has no attribute 'norm'

当在Pandas DataFrame上遇到`AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'norm'`这样的错误时，这意味着你尝试在DataFrame上调用了名为`norm`的属性或方法，但是DataFrame本身并没有这样一个内置的属性。

`norm`通常与统计学中的正态化（normalization 或标准化）操作有关，在某些数据分析库中可能会有提供这类功能的函数或方法，比如`scikit-learn`中的`sklearn.preprocessing.Normalizer`。在Pandas里，如果你想要对DataFrame中的数值特征进行标准化，你应该使用`pandas.DataFrame`配合`preprocessing`模块提供的方法，如`StandardScaler`或`MinMaxScaler`，或者直接利用NumPy的`numpy.linalg.norm()`。

例如，正确的做法可能是：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，其中包含数字型数据
num_features = df.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns

# 创建StandardScaler实例
scaler = StandardScaler()

# 对特定列进行标准化
normalized_data = scaler.fit_transform(df[num_features])

# 如果你想创建一个新的DataFrame来存储标准化后的结果
normalized_df = pd.DataFrame(normalized_data, columns=num_features)

如果`norm`是你自定义的函数，那么需要检查是否正确地导入了它，或者该函数是在另一个对象上定义的，而不是DataFrame本身。

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