根据所给的要求和主题，我会为您生成一篇关于数据框d1的标准化平均价格的文章。以下是文章的正文内容：在数据分析中，标准化是一种常用的数据处理方法，用于消除不同数据集之间的量纲和单位差异，使其可以进行更准确的比较和分析。在您提供的数据框d1中，包含每个品牌的平均价格，为了绘制发散型条形图并需要标准化值，我们需要对平均价格进行标准化处理。首先，我们需要理解标准化的概念。标准化即将原始数据减去其均值，再除以标准差，从而将数据转化为均值为0、标准差为1的分布。通过这一处理，不同数据集之间具有可比性，可以更好地进行数据分析。
接下来，我们将对数据框d1中的平均价格进行标准化。假设数据框d1中存储了各个品牌的平均价格，我们可以使用以下公式对其进行标准化：\(price\_z = \frac{price - mean(price)}{std(price)}\)其中，\(price_z\) 是标准化后的价格值，\(price\) 是原始平均价格，\(mean(price)\) 是平均价格均值，\(std(price)\) 是平均价格的标准差。通过这一处理，我们将得到一个名为 "price_z" 的新列，其中包含了标准化后的平均价格值。接下来，我们将使用这些标准化后的价格值来绘制发散型条形图。为了绘制这一图表，我们需要两个值：x和y。X值代表各个品牌，而y值则是对应的标准化后的平均价格值。通过这种方式，我们可以清晰地展示各个品牌之间的价格差异，并更好地理解数据。除了x和y值外，绘制发散型条形图还需要一个额外的参数，即要打印的文本。这一文本可以为我们提供更多的信息，例如品牌的名称或描述，以便更好地解释图表中的数据。在Python的可视化库Matplotlib中，我们可以使用以下代码绘制发散型条形图：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 假设d1是一个包含品牌和平均价格的数据框x = d1['品牌']y = d1['price_z']plt.bar(x, y)plt.xlabel('品牌')plt.ylabel('标准化后的平均价格')plt.title('发散型条形图')plt.show()```在上述代码中，我们首先导入了Matplotlib库，并创建了x和y两个变量来存储品牌的名称和标准化后的平均价格。然后，我们使用Matplotlib的bar函数绘制了条形图，并设置了x轴和y轴的标签以及图表标题。最后，使用show函数显示了图表。综上所述，通过标准化的方法对数据框d1中的平均价格进行处理，我们可以得到一个更准确的可比性数据集。然后，我们可以使用这些数据绘制发散型条形图，以便更好地理解各个品牌之间的价格差异。希望通过以上解释和示例代码，您能够更好地理解和应用标准化的方法。
