這個錯誤通常發生在你試圖在 Pandas DataFrame 上直接使用 `reshape` 方法時。`reshape` 方法通常與 NumPy 數組相關聯，而不是 Pandas DataFrame。

如果你正在使用 Pandas DataFrame 并希望重新塑造它，你應該使用 Pandas 的重塑函數，如 `pivot`、`melt` 或其他根據具體需求的方法。

試圖標準化的代碼：

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data .reshape(-1, 1))

?

在代碼中，train_data 是一個 Pandas DataFrame，而 MinMaxScaler 的 fit_transform 方法通常用于 NumPy 數組而不是 DataFrame。此外，reshape 也是 NumPy 數組的方法，而不是 Pandas DataFrame 的方法。

如果你要對 DataFrame 進行歸一化，可以使用 Pandas 的 values 屬性將 DataFrame 轉換為 NumPy 數組，然后再使用 MinMaxScaler。修改代碼如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# '主回路1熱管段冷卻劑溫度（℃）306.852814' 是要歸一化的列名
column_name = '主回路1熱管段冷卻劑溫度（℃）306.852814'# 將 DataFrame 轉換為 NumPy 數組
train_data_array = train_data[column_name].values.reshape(-1, 1)# 使用 MinMaxScaler 進行歸一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
train_data_normalized = scaler.fit_transform(train_data_array)

?