以下是一个示例代码，对于不同的数据集和处理需求，具体的代码实现可能有所不同：

导入必要的库

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

读取数据

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

清洗数据，例如删除重复值、缺失值等

归一化处理

scaler = MinMaxScaler() data[['col1', 'col2']] = scaler.fit_transform(data[['col1', 'col2']])

标准化处理

scaler = StandardScaler() data[['col3', 'col4']] = scaler.fit_transform(data[['col3', 'col4']])

保存处理后的数据

data.to_csv('processed_data.csv', index=False)