could not convert string to float: '北京'

非常抱歉，我的代码还有问题。这是由于在标准化处理之前，我们需要将特征转换为数值型数据，才能进行标准化处理。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取出需要聚类的特征，这里只有一个城市名称
features = data.iloc[:, 0]

# 将特征进行数值化处理
label_encoder = LabelEncoder()
features = label_encoder.fit_transform(features)

# 将特征进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features.reshape(-1, 1))

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(features)

# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
for i in range(len(labels)):
    print("城市名称：{}，聚类结果：{}".format(data.iloc[i, 0], labels[i]))

以上代码中，我们使用sklearn库中的LabelEncoder对城市名称进行数值化处理，然后再进行标准化处理和聚类分析。