在Pandas中，可以使用StandardScaler類來對數據進行標準化。以下是一個示例：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 創建一個包含數據的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 初始化StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# 對數據進行標準化
df_scaled = scaler.fit_transform(df)
# 將標準化后的數據轉換為DataFrame
df_scaled = pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns)
print(df_scaled)
在上面的示例中，首先創建了一個包含數據的DataFrame，然后使用StandardScaler對數據進行標準化，最后將標準化后的數據轉換為DataFrame并輸出。
