iris.csv文件，随机选取三分之一的数据作为测试数据，其他作为训练数据，估算出其最佳的K值。

可以使用KNN算法来估算iris.csv文件的最佳K值。首先，将数据集分为训练集和测试集。然后，使用KNN算法对训练集进行训练，并使用测试集来测试模型的准确性。通过尝试不同的K值，可以找到最佳的K值，使得模型在测试集上的准确率最高。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.33, random_state=42)

# 尝试不同的K值，找到最佳的K值
best_k = 0
best_accuracy = 0
for k in range(1, 21):
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    knn.fit(train_data, train_labels)
    accuracy = accuracy_score(test_labels, knn.predict(test_data))
    if accuracy > best_accuracy:
        best_k = k
        best_accuracy = accuracy

print("最佳的K值为：", best_k)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上还需要进行更多的数据预处理和模型调参等工作，才能得到更准确的结果。