python实现excel数据读取并逐列归一化，后导出至新excel表

可以回答这个问题。可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据，并使用sklearn库中的MinMaxScaler来进行归一化处理。具体代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
df_normalized = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

# 导出至新Excel表
df_normalized.to_excel('normalized_data.xlsx', index=False)

其中，`data.xlsx`为原始数据的文件名，`normalized_data.xlsx`为归一化后数据的文件名。

相关问题

编写python程序实现以下功能1 实现python数据导入和导出 2实现不同维度数据可视化 3数据预处理 4查阅不少于2类的数据归一化方法，归一化数据并进行输出及可视化 5实现两两属性之间的相关性分析，并进行可视化

A：

1. 数据导入和导出

数据导入和导出可以使用Python中常见的文件读写方法。例如，使用pandas包中的read_csv函数或to_csv函数来读取和写入CSV文件：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将数据写入CSV文件
data.to_csv("data.csv")

2. 不同维度数据可视化

可视化可以使用Python中的matplotlib库或seaborn库，matplotlib库是Python中最常用的绘图库之一，提供了多种可视化方式，包括线图、散点图、直方图、饼图等。例如，绘制一个简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [3, 5, 7, 9, 11]
plt.plot(x, y)
plt.show()

seaborn库是在matplotlib库基础上进行封装，提供了更加美观和方便的可视化方式，例如，使用seaborn库绘制一个散点图：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

3. 数据预处理

数据预处理是数据分析中的重要步骤之一，包括数据清洗、缺失值填充、离散化等。例如，在使用机器学习算法训练模型前需要对数据进行预处理，可以使用sklearn库中的preprocessing模块，对数据进行标准化、归一化等处理：

from sklearn import preprocessing

data = [[0, 0], [0, 0], [1.5, 1.5], [1, 1]]
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(data)
preprocessed_data = scaler.transform(data)

4. 数据归一化

数据归一化是将不同规模的数据映射到相同的尺度上，常见的归一化方法有最小-最大规范化和z-score归一化。例如，使用最小-最大规范化将数据归一化到[0,1]区间：

from sklearn import preprocessing

data = [1, 2, 3, 4, 5]
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler().fit(data)
normalized_data = min_max_scaler.transform(data)

5. 相关性分析

相关性分析是分析两个或多个变量之间的相关程度，可以使用Python中的pandas库和seaborn库进行相关性分析。例如，使用seaborn库绘制一个简单的相关矩阵：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
corr = tips.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')

共享单车相贯用户数据分析 用Python完成共享单车相关用户数据分析并输出大一水平的简单代码。 [数据说明] 法教物是2011年和2012年共享单车租得统计+数据案， 字质说明 ( ) instantt相借记录序号， (2) dreoday:日期。 (35季节(1 springer. 2. smme 31 fll 41 winte), (4)m年(0: 2011 1: 2012)。 (5) mnth:月(1~12)。 (6)hr:时(0~23)。 (7) boliday: 是否是假期。 (8) weckday:星期几。 (9) workingday:是否工作日。 于十日 (10) weathersit:天气。 ①晴天(Clear) ②雾、云(Cloudy) ③小雨小雪(Light Rain) ④大雨(Heavy Rain) (11) temp:温度。 (12) atemp: 归一 化温度。 (13) hum: 归一化湿度。 (14) windspeed; 归一化风速。 (15) casual: 临时用户。 (16) registered:注册用户。 [任务] (1)用pandas库读取bike day.csv 文件，查看前5行、后2行。 (2)选择instant, dteday、 yr、 casual、 registered 共5列数据，将缺失值全部丢弃处恩并将处理后结果导出到文本文件bike _day_ user.txt, 要求数据之间用空格分隔，每行末尾包含换行符。 3.建取文本文件bile day usr.t,计算列casual 与列rgisere 和(即casual +reistred),并作为一个新的列cnt添加到原始数据，导出到新的Excel 文件bike dayuser cnt.xlx中。

很抱歉，作为AI模型，我无法进行文件操作，但我可以提供代码的框架供您参考。

import pandas as pd

# 1. 读取数据并查看前5行、后2行
df = pd.read_csv('bike_day.csv')
print(df.head(5))
print(df.tail(2))

# 2. 选择指定列并丢弃缺失值，导出到文本文件
df_user = df[['instant', 'dteday', 'yr', 'casual', 'registered']].dropna()
df_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', index=False, header=False)

# 3. 计算并添加新列cnt，导出到Excel文件
df_user['cnt'] = df_user['casual'] + df_user['registered']
df_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False)