从sklearn.preprocessing模块导入StandardScaler类，对年龄、收入和消费评分列数据进行标准差标准化处理

好的，可以使用以下代码进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选择需要标准化的列
cols_to_norm = ['年龄', '收入', '消费评分']

# 创建 StandardScaler 对象
scaler = StandardScaler()

# 使用 fit_transform() 方法进行标准化处理
data[cols_to_norm] = scaler.fit_transform(data[cols_to_norm])

其中，读取的数据为 `data.csv` 文件中的数据，需要标准化处理的列为年龄、收入和消费评分列，使用 `StandardScaler()` 创建标准化对象，最后使用 `fit_transform()` 方法进行标准化处理。