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当我们进行数据分析时，经常需要对数据进行标准化（也叫归一化）。标准化处理可以将不同变量的数据转化为同一范围内，消除数据之间的量纲差异，便于分析。在 Pandas 数据框架中，标准化数据可以使用 StandardScaler 类来实现。

下面我们来演示一个例子：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 构造一个数据框架
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [100, 200, 300, 400, 500],
    'C': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
})

# 创建标准化器对象，并对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 将标准化后的数据转为数据框架，并打印出来
df_scaled = pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns)
print(df_scaled)

在这个例子中，我们首先构造了一个数据框架，其中包含三列数据。然后，我们创建了一个 StandardScaler 对象，使用 fit_transform 方法对数据进行标准化。标准化后的数据被存储在 df_scaled 变量中，其中每一列的数据都已经满足均值为 0，标准差为 1 的特性。最终，我们将标准化后的数据再转为数据框架，并打印出来。

需要注意的是，标准化数据要基于每一个列进行计算，因此在整个过程中，我们都没有改变数据框架的列名和列数，而只是将数据进行了标准化处理。