在Pandas中，可以使用StandardScaler类来对数据进行标准化。以下是一个示例：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 创建一个包含数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 初始化StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# 对数据进行标准化
df_scaled = scaler.fit_transform(df)
# 将标准化后的数据转换为DataFrame
df_scaled = pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns)
print(df_scaled)
在上面的示例中，首先创建了一个包含数据的DataFrame，然后使用StandardScaler对数据进行标准化，最后将标准化后的数据转换为DataFrame并输出。
