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。

相关问题

python中怎么读取一个.csv文件进行最大最小值归一化后另存为新的.csv文件

你可以使用pandas库来读取和处理.csv文件，并使用min-max归一化方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

#读取原始csv文件
data = pd.read_csv('input.csv')

# 找到需要归一化的列
columns_to_normalize = ['column1', 'column2', 'column3']

# 最大最小值归一化
data[columns_to_normalize] = (data[columns_to_normalize] - data[columns_to_normalize].min()) / (data[columns_to_normalize].max() - data[columns_to_normalize].min())

# 将归一化后的数据保存为新的csv文件
data.to_csv('output.csv', index=False)

在上面的代码中，你需要将'input.csv'替换为你想要读取的原始.csv文件的路径。同时，将'column1', 'column2', 'column3'替换为你想要进行最大最小值归一化的列名。最后，将'output.csv'替换为你想要保存的新的.csv文件的路径。

运行代码后，你将得到一个经过最大最小值归一化处理的新的.csv文件。

pandas读取breast_cancer.csv文件将数据归一化后，按照最后一列分类并绘制每个特征的箱图，不使用sklearn

好的，你可以使用以下代码读取并绘制 breast_cancer.csv 文件中每个特征的归一化后的数据，并按照最后一列分类绘制每个特征的箱图，不使用 sklearn 库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 获取数据列名
columns = data.columns

# 数据归一化
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

# 按照最后一列分类绘制每个特征的箱图
for i in range(len(columns) - 1):
    plt.figure()
    plt.boxplot([data_norm[columns[i]][data_norm['class'] == 2], data_norm[columns[i]][data_norm['class'] == 4]])
    plt.xticks([1, 2], ['2', '4'])
    plt.xlabel('class')
    plt.ylabel(columns[i])
    plt.title(columns[i] + ' by class')
    plt.show()

这段代码会绘制出每个特征的归一化后的数据，并按照最后一列分类绘制每个特征的箱图。在每个箱图中，横轴为类别，纵轴为特征值。你可以根据需要对代码进行修改，例如修改箱图的样式等等。