在Python中，可以使用`sklearn.preprocessing`模块中的`MinMaxScaler`类对数据集的每一列进行归一化处理。以下是使用`MinMaxScaler`对每一列进行归一化的步骤和示例代码：
1. 导入必要的库：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport numpy as np
2. 准备数据，这里以二维数组为例：
示例数据data = np.array（[[3.0, 0., 0.6, 0.238],[0.0, 0., 0.4, 0.0],[0., 1.0, 0.0, 0.752]]）
3. 创建`MinMaxScaler`对象，并指定`feature_range`为`（0, 1）`，表示将数据归一化到[0, 1]区间：
scaler = MinMaxScaler（feature_range=（0, 1））
4. 使用`fit_transform`方法对数据进行归一化处理：
对每一列进行归一化X_minMax = scaler.fit_transform（data）
5. 打印归一化后的数据：
print（X_minMax）
归一化后的数据将位于[0, 1]区间内，每一列的数据都将根据该列的最小值和最大值进行缩放。
如果你需要处理的是CSV文件中的数据，可以使用`np.loadtxt`函数读取数据，然后同样应用`MinMaxScaler`进行归一化处理。
请根据你的具体需求调整代码中的数据结构和参数。