python程序使用openpyxl对大型excel文件进行批量归一化处理并储存到一个新的excel文件中原始Excel文件中的数据不曾按列排列

以下是一个可能的Python程序示例，它使用openpyxl库来读取原始Excel文件，将数据进行归一化处理，并将结果保存到一个新的Excel文件中：

import openpyxl
from openpyxl.utils import column_index_from_string
from openpyxl.utils.cell import get_column_letter

# 读取原始Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('原始文件.xlsx', data_only=True)
sheet = wb.active

# 获取数据范围
min_row = sheet.min_row
max_row = sheet.max_row
min_col = sheet.min_column
max_col = sheet.max_column

# 构建一个字典，用于存储每列的最小值和最大值
col_ranges = {}
for col in range(min_col, max_col + 1):
    col_letter = get_column_letter(col)
    values = [sheet.cell(row=row, column=col).value for row in range(min_row, max_row + 1) if sheet.cell(row=row, column=col).value is not None]
    if len(values) > 0:
        col_ranges[col_letter] = {'min': min(values), 'max': max(values)}

# 归一化处理
for col in range(min_col, max_col + 1):
    col_letter = get_column_letter(col)
    if col_letter in col_ranges:
        col_min = col_ranges[col_letter]['min']
        col_max = col_ranges[col_letter]['max']
        for row in range(min_row, max_row + 1):
            cell = sheet.cell(row=row, column=col)
            if cell.value is not None:
                cell.value = (cell.value - col_min) / (col_max - col_min)

# 将结果保存到新的Excel文件中
new_wb = openpyxl.Workbook()
new_sheet = new_wb.active
for row in range(min_row, max_row + 1):
    for col in range(min_col, max_col + 1):
        new_sheet.cell(row=row, column=col).value = sheet.cell(row=row, column=col).value
new_wb.save('归一化结果.xlsx')

这个程序首先读取原始Excel文件，并获取数据范围。然后，它使用一个字典来存储每列的最小值和最大值，以便进行归一化处理。接着，它遍历每个单元格，将值归一化到0到1的范围内。最后，它将结果保存到一个新的Excel文件中。这个程序假设数据不曾按列排列，因此它会自动处理每列的最小值和最大值。但是，如果数据已经按列排列，那么可以使用openpyxl的min_col和max_col参数来指定数据范围。