如何对用极差法数据框中的两列进行归一化处理至0~1

用MinMAxScaler将整个数据框都归一化了不能只对其中两列归一化

望采纳。

可以使用 scikit-learn 中的 MinMaxScaler 类来将数据归一化到指定的范围。要只对数据帧中的某几列进行归一化，可以先选择这几列，然后再使用 MinMaxScaler 进行归一化。

以下代码将数据帧中的第 2 列和第 3 列归一化到 0 到 1 的范围（实际可以根据情况调整列的选择）：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

# 假设数据帧名为 df，并且希望对第 2 列和第 3 列进行归一化
columns_to_normalize = [1, 2]

# 选择要归一化的列
data_to_normalize = df[df.columns[columns_to_normalize]]

# 创建 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()

# 使用 fit_transform 函数计算最小值和最大值，并将数据归一化
normalized_data = scaler.fit_transform(data_to_normalize)

# 将归一化后的数据放回到数据帧中
df[df.columns[columns_to_normalize]] = normalized_data

可以使用以下步骤来对数据框中的两列进行归一化处理：

1、导入必要的库。如果想要使用极差法进行归一化，就需要导入 pandas 库。

import pandas as pd

2、读取数据框。使用 pandas 库的 read_csv 函数读取数据框。

df = pd.read_csv('data.csv')

3、选择要归一化的两列。使用 df['column_name'] 语法选择数据框中的两列。

col1 = df['column1']
col2 = df['column2']

4、计算每列的极差。使用 max 和 min 函数计算每列的最大值和最小值，然后计算极差。

range1 = max(col1) - min(col1)
range2 = max(col2) - min(col2)

5、归一化数据。使用极差和最小值将每个数据点归一化至 0~1 之间。

norm_col1 = (col1 - min(col1)) / range1
norm_col2 = (col2 - min(col2)) / range2

6、将归一化后的数据更新回数据框。使用赋值语句将归一化后的数据更新回数据框中的对应列。

df['column1'] = norm_col1
df['column2'] = norm_col2

望采纳。