归一化两列数据的流程

1. 确定需要归一化的两列数据

首先，我们需要确定要处理的两列数据，通常这两列数据应该是数值型数据。

2. 归一化数据

接下来，我们将使用python对这两列数据进行归一化处理。归一化是将数据按比例缩放，使之落入特定区间的过程。

步骤如下：

```python
# 引入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个DataFrame来存放数据
data = {'Column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Column2': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 对两列数据进行归一化处理
df[['Column1', 'Column2']] = scaler.fit_transform(df[['Column1', 'Column2']])

# 打印归一化后的结果
print(df)

在上面的代码中，我们首先引入了pandas和sklearn.preprocessing库，然后创建了一个DataFrame来存放需要归一化的两列数据。接着，我们创建了一个MinMaxScaler对象，并使用fit_transform方法对两列数据进行了归一化处理。最后，我们打印了归一化后的结果。

关系图

erDiagram
    CUSTOMER ||--o| ORDER : places
    ORDER ||--| PRODUCT : contains

通过以上步骤，我们成功地实现了对两列数据的归一化处理。希望以上信息对你有所帮助！如果有任何疑问，欢迎随时向我提问。