python将.csv文件中的一列数据归一化

以下是一个例子，使用了pandas和numpy库来实现归一化：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取csv文件
df = pd.read_csv("example.csv")

# 选择需要归一化的列
col = df['column_name']

# 计算最大值和最小值
max_val = col.max()
min_val = col.min()

# 归一化
normalized_col = (col - min_val) / (max_val - min_val)

# 将原始数据替换为归一化后的数据
df['column_name'] = normalized_col

# 将结果写入新的csv文件
df.to_csv("normalized.csv", index=False)

在上述代码中，我们首先使用pandas库读取了csv文件。然后选择需要归一化的列，并计算出该列的最大值和最小值。接着，我们使用numpy库来计算出该列中每个元素的归一化值。最后，我们将原始数据替换为归一化后的数据，并将结果写入新的csv文件中。