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数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：加载、清理、转换以及重 塑。有时候，存放在文件或数据库中的数据并不能满足数据处理应用的要求。
pandas和Python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，它们能够轻松地将数据规整化为正确的形式。
数据正则化data normalization
min-max标准化（对列进行）
df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
或者df_norm2=df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))
Z-score标准化（对列进行）
1 pandas dataframe实现
df = (df - df.mean()) / df.std()
# df.fillna(df.min(), inplace=True)
# df.fillna(args.nan_sub, inplace=True)
Note: df_norm会保留nan值
2 np实现
df_norm2 = df.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.std(x)))
上面df.std()和np.std()算出来的值不一样，因为np.std(）计算的是总体标准差；df.std()计算的是样本标准差，是无偏估计。
3 sklearn实现
