有没有什么方法不使用scikit-learn库，只用pandas和numpy和基本库

是的，我们可以使用 Pandas 和 NumPy 库来进行归一化操作。具体步骤如下：

1. 创建一个示例数据集。

data = {
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': [0, 10, 20, 30, 40]
}
df = pd.DataFrame(data)

2. 定义一个归一化函数。

def normalize(col):
    """将一列数据进行归一化"""
    max_val = col.max()
    min_val = col.min()
    return (col - min_val) / (max_val - min_val)

3. 调用归一化函数，生成新列。

df['col2_normalized'] = normalize(df['col2'])

最后，`df` 数据框中 `col2_normalized` 列的数据即为归一化后的结果。需要注意的是，这里只归一化了一列数据。如果需要对多列数据进行归一化，需要对 `normalize` 函数进行修改。

相关问题

spyder安装numpy, pandas, 和 scikit-learn 库的代码

在Spyder中安装NumPy、Pandas和Scikit-Learn这三个常用的数据科学库，你可以通过Python包管理器pip来完成。以下是安装的代码示例：

# 打开Spyder终端 (一般在菜单栏的Tools > Terminal 或者快捷键 Ctrl+Enter )
# 如果你是Windows用户，确保已经激活了Anaconda Prompt或Conda Prompt (因为默认情况下Spyder在Anaconda环境中运行)

# 安装NumPy
pip install numpy

# 安装Pandas
pip install pandas

# 安装Scikit-Learn
pip install scikit-learn

# 如果你在使用虚拟环境（如venv或conda），确保已在当前环境中激活
# 例如在conda环境下：
# conda activate your_venv_name  # 将your_venv_name替换为你创建的实际环境名字

# 或者在virtualenv中：
# source /path/to/your/virtualenv/bin/activate

# 确认安装完成，可以在Python交互窗口（IPython Console）中输入相应库的名称，如：
# import numpy
# import pandas
# import sklearn

安装完成后，这几个库就可以在你的Spyder项目中正常使用了。