如何在python中将读取的excel数据归一化

在Python中，可以使用NumPy和Pandas库来进行数据归一化。以下是一些步骤：

1. 导入需要的库

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取Excel数据

df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 确定需要归一化的列

cols_to_normalize = ['col1', 'col2', 'col3']

4. 使用最小-最大归一化将数据归一化到[0,1]范围内

df[cols_to_normalize] = (df[cols_to_normalize] - df[cols_to_normalize].min()) / (df[cols_to_normalize].max() - df[cols_to_normalize].min())

5. 或者使用z-score标准化将数据归一化到平均值为0，标准差为1的正态分布

df[cols_to_normalize] = (df[cols_to_normalize] - df[cols_to_normalize].mean()) / df[cols_to_normalize].std()

6. 保存归一化后的数据

df.to_excel('normalized_data.xlsx', index=False)

这样就完成了Excel数据的归一化。