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，以下是对年龄、收入和消费评分列数据进行标准差标准化处理的代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 假设数据保存在名为data.csv的文件中，读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选取需要标准化的列，这里是年龄、收入和消费评分列
cols_to_norm = ['年龄', '收入', '消费评分']

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行标准差标准化处理
data[cols_to_norm] = scaler.fit_transform(data[cols_to_norm])

# 打印处理后的数据
print(data)

其中，`StandardScaler`类是用来进行标准差标准化处理的，`fit_transform`方法则是对数据进行处理的方法。