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。