from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
minmax = MinMaxScaler()
mimmax_transform = minmax.fit_transform(df)
df_novo = pd.DataFrame(columns=[df.columns], data=mimmax_transform)
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
minmax = MinMaxScaler()
mimmax_transform = minmax.fit_transform(df)
df_novo = pd.DataFrame(columns=[df.columns], data=mimmax_transform)
hoje, com a Alura e o Google Gemini
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!!