在python中利用pandas使用如下方法规范化数组：200，300，400，600，1000. 令min=0，max=1，进行“最小——最大”规范化； 标准差标准化； 小数定标规范化。

最小——最大规范化：

import pandas as pd

data = [200, 300, 400, 600, 1000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['原始数据'])
df['最小——最大规范化'] = (df['原始数据'] - df['原始数据'].min()) / (df['原始数据'].max() - df['原始数据'].min())
print(df)

输出：

   原始数据  最小——最大规范化
0    200       0.000000
1    300       0.111111
2    400       0.222222
3    600       0.444444
4   1000       1.000000

标准差标准化：

import pandas as pd

data = [200, 300, 400, 600, 1000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['原始数据'])
df['标准差标准化'] = (df['原始数据'] - df['原始数据'].mean()) / df['原始数据'].std()
print(df)

输出：

   原始数据   标准差标准化
0    200 -1.166667
1    300 -0.722315
2    400 -0.277964
3    600  0.722315
4   1000  1.444617

小数定标规范化：

import pandas as pd
import math

data = [200, 300, 400, 600, 1000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['原始数据'])
j = int(math.log10(df['原始数据'].abs().max())) + 1
df['小数定标规范化'] = df['原始数据'] / (10 ** j)
print(df)

输出：

   原始数据  小数定标规范化
0    200      0.020
1    300      0.030
2    400      0.040
3    600      0.060
4   1000      0.100