python语言怎样将csv格式的数据按行进行归一化

按行归一化的方法与按列归一化的方法类似，只需要在归一化操作时指定坐标轴即可。

以下是用 Python 语言将 CSV 格式的数据按行进行最小-最大归一化的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 格式的数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 最小-最大归一化函数
def min_max_normalize(x):
    return (x - x.min()) / (x.max() - x.min())

# 对每一行数据进行归一化
data_norm = data.apply(min_max_normalize, axis=1)

# 输出归一化后的数据
print(data_norm)

在上述代码中，使用 Pandas 库的 read_csv() 方法读取了 CSV 格式的数据，并定义了一个最小-最大归一化函数 min_max_normalize。然后使用 apply() 方法对每一行数据进行了归一化，并生成了一个新的 DataFrame 对象 data_norm。在 apply() 方法中指定了 axis=1，表示按行进行归一化操作。

需要注意的是，按行归一化之后，每一行的数据都被归一化到了 0 到 1 的区间内，但不同行之间的数据没有被归一化到同一区间内。如果需要进行整体归一化，可以对整个 DataFrame 对象进行归一化操作，即按列进行归一化，或者将每一行的数据进行加权平均。