仅对不替换pandas中的列的一列进行Z得分归一化

在pandas中，可以使用zscore函数对一列数据进行Z得分归一化，而不替换原始数据。Z得分归一化是一种常用的数据标准化方法，它可以将数据转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。

以下是对不替换pandas中的一列进行Z得分归一化的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
from scipy.stats import zscore

1. 创建一个DataFrame对象，包含需要进行Z得分归一化的数据列：

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用zscore函数对数据列进行Z得分归一化，生成新的归一化后的列：

df['col1_zscore'] = zscore(df['col1'])

1. 查看归一化后的结果：

print(df)

归一化后的结果如下所示：

   col1  col1_zscore
0     1    -1.414214
1     2    -0.707107
2     3     0.000000
3     4     0.707107
4     5     1.414214

在这个例子中，我们使用了zscore函数对col1列进行了Z得分归一化，并将归一化后的结果存储在了新的列col1_zscore中。归一化后的数据可以更好地进行比较和分析，特别是在涉及到不同尺度的数据时。

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