在机器学习中，对这个文件夹E:\\2_PYcharm_workfile\\3_FRANC3D\\database_SIF\\ALLtrain中的若干TXT文件跳过标题行，按照列对其进行归一化处理

要在机器学习中对指定文件夹下的多个TXT文件进行跳过标题行并按列进行归一化处理，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的Python库，如pandas和numpy。

2. 使用pandas的`read_csv`函数逐个读取每个TXT文件，并设置`header`参数为跳过标题行。可以使用`glob`模块来获取指定文件夹中的所有TXT文件的文件名。

3. 对每个文件进行逐列归一化处理。可以使用pandas的`apply`函数和numpy的`normalize`函数来实现。首先，使用`apply`函数将每一列作为一个Series对象传递给`normalize`函数，然后将归一化后的值替换回原来的列。

4. 将处理后的数据保存到新的文件中，可以使用pandas的`to_csv`函数。

下面是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import glob

# 获取指定文件夹中的所有TXT文件的文件名
file_list = glob.glob('E:\\2_PYcharm_workfile\\3_FRANC3D\\database_SIF\\ALLtrain\\*.txt')

# 定义归一化函数
def normalize_column(column):
    normalized_column = (column - column.min()) / (column.max() - column.min())
    return normalized_column

# 逐个读取文件并进行处理
for file_name in file_list:
    # 读取文件，跳过标题行
    df = pd.read_csv(file_name, header=1)
    
    # 对每一列进行归一化处理
    df = df.apply(normalize_column, axis=0)
    
    # 保存处理后的数据到新的文件
    output_file_name = file_name.replace('.txt', '_normalized.txt')
    df.to_csv(output_file_name, index=False)

这样，指定文件夹下的每个TXT文件都会被读取并进行跳过标题行和归一化处理，处理后的结果将保存在新的文件中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [java_error_in_pycharm.hprof文件可以放心删除](https://blog.csdn.net/lan_yangbi/article/details/126248820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pycharm终端提示无法加载文件 E:\software\python_pycharm\venv\Scripts\activate.ps1，因为在此系统上禁止...](https://blog.csdn.net/Jessie2030/article/details/126622164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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