python中怎么对英语成绩进行z—score标准化，并将结果追加为新的一列

在Python中，你可以使用`scipy.stats.zscore()`函数来进行Z-score标准化。这个函数会计算每个数据点与平均值之间的标准差的数量级，公式为 `(x - μ) / σ`，其中 `x` 是原始分数，`μ` 是均值，`σ` 是标准差。

以下是一个简单的例子，假设你有一个名为`scores`的列表，存储的是学生的英文考试分数：

from scipy import stats

# 假设 scores 列表包含英文成绩
scores = [85, 90, 78, 92, 88]

# 计算 Z-score
z_scores = stats.zscore(scores)

# 将结果追加到原列表作为新列
scores_with_z_scores = list(zip(scores, z_scores))

# 新的列表将是元组的形式，第一项是原始分数，第二项是对应的Z-score
print(scores_with_z_scores)

如果你想要创建一个新的DataFrame来保存结果，可以使用pandas库：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Scores': scores})
df['Z_Score'] = pd.Series(z_scores)

# 现在df中有两列，'Scores' 和 'Z_Score'
print(df)