对一个excel表格的数据使用pycharm进行极差法数据标准化，并将处理好的数据以.xlsx的形式输出

以下是使用 Python 在 PyCharm 中进行极差法数据标准化并将处理好的数据以 .xlsx 的形式输出的步骤：

1. 首先安装所需的库，包括 pandas 和 openpyxl。可以在 PyCharm 中打开终端，使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

2. 接下来，导入需要使用的库：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

3. 读取 Excel 文件中的数据，可以使用 pandas 的 read_excel() 函数：

df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，'data.xlsx' 是 Excel 文件的路径和名称。

4. 对数据进行极差法标准化，可以使用以下代码：

df_normalized = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

其中，df.min() 和 df.max() 分别表示数据集的最小值和最大值。

5. 将处理好的数据保存为 Excel 文件，可以使用 openpyxl 库中的 Workbook() 和 save() 函数：

wb = Workbook()
ws = wb.active

for r in dataframe_to_rows(df_normalized, index=False, header=True):
    ws.append(r)

wb.save('normalized_data.xlsx')

其中，dataframe_to_rows() 函数用于将 pandas 数据帧转换为行的迭代器，index=False 表示不包括索引列，header=True 表示包括列名。'normalized_data.xlsx' 是要保存的 Excel 文件的名称。

完整代码如下：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

# 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对数据进行极差法标准化
df_normalized = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

# 将处理好的数据保存为 Excel 文件
wb = Workbook()
ws = wb.active

for r in dataframe_to_rows(df_normalized, index=False, header=True):
    ws.append(r)

wb.save('normalized_data.xlsx')