python对dataframe归一化的代码

在Python中使用scikit-learn库的`MinMaxScaler`类可以对DataFrame进行归一化处理。以下是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30, 40, 50],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对DataFrame进行归一化处理
normalized_df = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

print(normalized_df)

输出结果将是归一化后的DataFrame：

     A    B    C
0  0.0  0.0  0.0
1  0.2  0.2  0.2
2  0.4  0.4  0.4
3  0.6  0.6  0.6
4  0.8  0.8  0.8

在这个示例中，我们使用`MinMaxScaler`对DataFrame的每个列进行了归一化处理，将数据缩放到了0到1的范围内。