将df = df.iloc[:,:7].copy() for col_name in df.columns: # 取列名for col_name in X_copy.columns: col_data = df[[col_name]] # 根据列名拿列数据，两个方括号是因为要二维数组 stand_data = StandardScaler().fit_transform(col_data.values) # 标准化 df[col_name] = stand_data # 将数据替换成标准化后的数据 return X_copy加入到 def run_classifier(): # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test, random_state=random) # 训练分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 在训练集上计算分类器的准确率 score = knn.score(X_train, y_train) # 更新结果标签的文本 result_label5.config(text="训练集分类器的准确率为：{:.2f}".format(score))

这段代码的作用是对数据集进行标准化处理，并训练一个KNN分类器，并计算在训练集上的准确率。首先，代码使用iloc方法取出数据集的前7列，然后使用for循环遍历数据集的所有列。对于每一列，使用StandardScaler方法将数据进行标准化处理，并将标准化后的数据替换原来的数据。接着，使用train_test_split方法将数据集分为训练集和测试集，并使用KNN分类器进行训练。最后，计算在训练集上分类器的准确率，并将结果显示在result_label5标签上。