你想弄懂什么？

从 `sklearn.preprocessing` 导入 `StandardScaler`，实例化它，并在选定的 DataFrame 列上调用 `fit_transform`。这将数据转换为均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：输入数据是数值型的。；已安装 Scikit-learn 库。

从 `sklearn.preprocessing` 导入 `StandardScaler`，实例化它，并在选定的 DataFrame 列上调用 `fit_transform`。这将数据转换为均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：输入数据是数值型的。；已安装 Scikit-learn 库。

从 `sklearn.preprocessing` 导入 `MinMaxScaler`，实例化它，并在选定的 DataFrame 列上调用 `fit_transform`。这将缩放器拟合到数据（学习最小/最大值）并将值转换到 [0, 1] 范围。

适用条件：输入数据是数值型的。；已安装 Scikit-learn 库。

从 `sklearn.preprocessing` 导入 `MinMaxScaler`，实例化它，并在选定的 DataFrame 列上调用 `fit_transform`。这将缩放器拟合到数据（学习最小/最大值）并将值转换到 [0, 1] 范围。

适用条件：输入数据是数值型的。；已安装 Scikit-learn 库。

标准化将特征值 $x$ 转换为 $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$，针对转换后特征的均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：逐数值特征应用。；使用特征均值 $\mu$ 和标准差 $\sigma$。；假设 $\sigma > 0$。

标准化将特征值 $x$ 转换为 $z = \frac{x - \mu}{\sigma}$，针对转换后特征的均值为 0 和标准差为 1。

适用条件：逐数值特征应用。；使用特征均值 $\mu$ 和标准差 $\sigma$。；假设 $\sigma > 0$。