python归一化处理excel多列数据示例代码

下面是一个 Python 的示例代码，用于将 Excel 表格中的多列数据进行归一化处理：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取 Excel 表格中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取需要归一化处理的列
cols_to_normalize = ['col1', 'col2', 'col3']

# 使用 MinMaxScaler 进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
df[cols_to_normalize] = scaler.fit_transform(df[cols_to_normalize])

# 将处理后的数据保存到新的 Excel 表格中
df.to_excel('normalized_data.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们使用了 Pandas 库来读取和操作 Excel 表格中的数据，同时使用了 Scikit-learn 库中的 MinMaxScaler 类进行归一化处理。具体步骤如下：

1. 首先，我们使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 函数来读取 Excel 表格中的数据，并将其保存到一个 Pandas DataFrame 对象中。

2. 然后，我们定义一个列表 `cols_to_normalize`，其中包含需要进行归一化处理的列的列名。

3. 接下来，我们使用 Scikit-learn 库中的 `MinMaxScaler()` 类来创建一个归一化器对象 `scaler`。

4. 然后，我们使用 Pandas DataFrame 对象的 `.loc[]` 方法来选择需要归一化处理的列，并使用归一化器对象的 `.fit_transform()` 方法对这些列进行归一化处理。

5. 最后，我们将处理后的数据保存到新的 Excel 表格中，可以使用 Pandas DataFrame 对象的 `.to_excel()` 方法来实现。

需要注意的是，在使用 Scikit-learn 库进行归一化处理时，通常需要对数据进行转置，以便每行表示一个样本，每列表示一个特征。但是，在使用 Pandas 库读取 Excel 表格数据时，每列通常都是一个特征，所以我们不需要进行转置操作。