from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
minmax = MinMaxScaler()
mimmax_transform = minmax.fit_transform(df)
df_novo = pd.DataFrame(columns=[df.columns], data=mimmax_transform)
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
minmax = MinMaxScaler()
mimmax_transform = minmax.fit_transform(df)
df_novo = pd.DataFrame(columns=[df.columns], data=mimmax_transform)
Oii Naoki, tudo bem??
Muito obrigada por compartilhar com a gente mais uma forma de fazer a normalização, essa no caso é vista logo em seguida no vídeo "Normalização Sklearn", mas ainda assim é bom sabermos!
Se precisar de mais alguma coisa é só me chamar. Bons estudos!!