解释一下from sklearn import preprocessing values = df.values values = values.astype ('float32') f = preprocessing.scale( values ) df2= pd.DataFrame(f) df2.columns= df.columns print (df2) #print (df2['y'])

这段代码的主要作用是将数据集中的每一列特征进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。标准化处理可以避免不同特征之间由于量纲不同而导致的误差，同时也可以加快机器学习算法的训练过程。

具体来说，代码中首先将数据集转换为float32类型，然后使用preprocessing.scale函数对数据进行标准化处理，将结果保存在变量f中。接着，将标准化后的数据集转换为DataFrame格式，将每一列的列名设置为原始数据集中对应的列名，最后打印出标准化后的数据集。

需要注意的是，代码中注释掉了print语句，如果需要输出某一列的数据，可以取消注释print(df2['y'])这行代码，将'y'替换为具体列名即可。