改错def datadeal(data): # 数据描述 data.describe() # 删除列 if 'Unnamed: 0' in data.columns: data = data.drop(columns=['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data = data.drop(columns=['编号']) # 实例化 StandardScaler 对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 normalized_data = scaler.fit_transform(data) # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = normalized_data.corr() # 使用热力图可视化相关性 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) # 显示图形 plt.show() return normalized_data

修改后的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def datadeal(data):
    # 数据描述
    data.describe()

    # 删除列
    if 'Unnamed: 0' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['Unnamed: 0'])
    elif '编号' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['编号'])

    # 实例化 StandardScaler 对象
    scaler = StandardScaler()

    # 对数据进行标准化
    normalized_data = scaler.fit_transform(data)
    
    # 将标准化后的数据转为 DataFrame
    normalized_data = pd.DataFrame(normalized_data, columns=data.columns)

    # 计算相关系数矩阵
    corr_matrix = normalized_data.corr()

    # 使用热力图可视化相关性
    sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

    # 显示图形
    plt.show()

    return normalized_data

请注意，这只是修改了之前代码中的一些错误，并添加了需要导入的库。具体的数据处理和可视化部分可能需要根据您的实际需求进行调整。