对于指定csv文件，不考虑'Date'列，逐列做归一化，输出csv，逐列做标准化，输出csv

当你需要对CSV文件中的数据进行预处理，尤其是进行特征归一化或标准化时，可以按照以下步骤操作：

1. **打开CSV文件**：
使用Python中的pandas库读取CSV文件，例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('input_file.csv')

2. **忽略'Date'列**：
确保已经加载了数据，然后可以使用`drop`函数去掉'Date'列：

   df = df.drop(columns=['Date'])

3. **数据归一化**（将值缩放到0-1之间）：
使用pandas的`MinMaxScaler`或直接用sklearn库：

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   scaler = MinMaxScaler()
   df_normalized = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

如果你想保留原始索引，可以在fit_transform后添加`index=df.index`.

4. **数据标准化**（转换为均值为0，标准差为1的分布）：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   df_standardized = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

这里同样会保留索引。

5. **保存结果到新CSV**：
将处理后的DataFrame保存回新的CSV文件：

   df_normalized.to_csv('normalized_data.csv', index=False)
   df_standardized.to_csv('standardized_data.csv', index=False)