如何用python实现用Z-SCORE标准化age列，用MaxMin数据归一化orders列

可以使用pandas和scikit-learn库来实现对age列进行Z-SCORE标准化，对orders列进行MaxMin数据归一化。具体实现如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 创建一个DataFrame，假设数据存储在csv文件中
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对age列进行Z-SCORE标准化
scaler_age = StandardScaler()
df['age_standardized'] = scaler_age.fit_transform(df[['age']])

# 对orders列进行MaxMin数据归一化
scaler_orders = MinMaxScaler()
df['orders_normalized'] = scaler_orders.fit_transform(df[['orders']])

以上代码中，通过pandas读取数据，然后使用StandardScaler和MinMaxScaler对象分别对age列和orders列进行标准化和归一化。最终，将处理后的结果存储在新的列中，可以通过df.head()来查看处理结果。需要注意的是，标准化和归一化的对象需要分别创建，不能在同一个对象中同时进行标准化和归一化处理。

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（4）用Z-SCORE标准化age列，用MaxMin数据归一化orders列。

可以使用Python中的pandas和scikit-learn库来进行Z-Score标准化和MaxMin数据归一化。

下面是一个示例代码，其中假设数据存储在一个名为df的DataFrame中，age列位于第2列（即索引为1），orders列位于第4列（即索引为3）：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# Z-Score标准化age列
scaler = StandardScaler()
df.iloc[:, 1] = scaler.fit_transform(df.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1))

# MaxMin数据归一化orders列
scaler = MinMaxScaler()
df.iloc[:, 3] = scaler.fit_transform(df.iloc[:, 3].values.reshape(-1, 1))

在上述代码中，我们先导入了pandas和scikit-learn库。接着，我们使用StandardScaler类来进行Z-Score标准化，使用MinMaxScaler类来进行MaxMin数据归一化。对于每一列，我们使用iloc方法来选取列，然后对该列进行对应的标准化/归一化操作。注意，由于fit_transform方法需要的输入是一个二维数组，因此我们需要使用reshape方法将选取的列转换为二维数组。最后，我们将标准化/归一化后的结果直接保存回DataFrame中，以便后续使用。

如何用python实现用Z-SCORE标准化，用MaxMin数据归一化

可以使用Python中的scikit-learn库中的preprocessing模块来实现Z-SCORE标准化和MaxMin数据归一化。

1. Z-SCORE标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设数据存储在一个n*m的矩阵data中，其中n为样本数，m为特征数
# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行标准化
data_standardized = scaler.fit_transform(data)

2. MaxMin数据归一化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设数据存储在一个n*m的矩阵data中，其中n为样本数，m为特征数
# 创建一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对数据进行归一化
data_normalized = scaler.fit_transform(data)

以上代码中，fit_transform()方法用于对数据进行标准化或归一化处理。在创建标准化或归一化对象时，可以通过传入参数来设置具体的处理方式，例如设置z-score标准化的参数为with_mean=True, with_std=True，设置最小值和最大值的范围为feature_range=(0, 1)等。具体使用方法可以参考scikit-learn的官方文档。