AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data'

很抱歉，我之前的回答有误。确实，DataFrame对象没有`data`属性。对于automobile数据集，您可以使用`sklearn.datasets.load_automobile`加载数据。以下是使用sklearn进行PCA分析的完整代码：

from sklearn.datasets import load_automobile
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
data = load_automobile()

# 转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 创建PCA对象并拟合数据
pca = PCA()
pca.fit(df_scaled)

# 查看方差解释比例
print(pca.explained_variance_ratio_)

# 仅保留前两个主成分
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(df_scaled)

# 转换数据并进行可视化
df_pca = pca.transform(df_scaled)
plt.scatter(df_pca[:, 0], df_pca[:, 1])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.show()

希望这个代码可以帮助您完成PCA分析。