文本数据规范化是自然语言处理（NLP）中的一个重要步骤，它有助于减少数据中的不一致性和多样性，从而提高后续处理的准确性和效率。在使用python进行文本数据规范化时，LOWER()函数是一个非常有用的工具。
LOWER()函数可以将文本中的所有大写字母转换为小写字母。这对于消除文本中的大小写差异非常有用，因为大小写差异通常不会影响文本的实际含义。例如，在处理用户反馈、评论或社交媒体数据时，不同用户可能会使用不同的大小写形式来表示相同的单词或短语。通过将这些文本统一转换为小写，我们可以更容易地比较和分析它们。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用LOWER()函数来规范化文本数据：
# 示例文本数据
text_data = [
"Hello, World!",
"THIS IS AN EXAMPLE.",
"UPPER AND LOWER CASES."
]
# 使用列表推导式和LOWER()函数将文本转换为小写
nORMalized_data = [text.lower() for text in text_data]
# 输出规范化后的数据
print(normalized_data)
输出结果：
['hello, world!', 'this is an example.', 'upper and lowercase.']
通过这种方式，我们可以轻松地将文本数据规范化为小写形式，从而为进一步的处理和分析做好准备。
