详细翻译一下这段代码为什么能做归一化处理:for feat in list(df[features].columns.values): df[feat]=df[feat].rank()/float(df.shape[0])

这段代码的主要目的是对一个数据集进行归一化处理。

具体的步骤是：

1. 首先，使用一个 for 循环，遍历数据集中指定的特征（features）列。
2. 然后，对于每一列特征，使用 pandas 库中的 rank() 函数，计算该特征中每个值在该特征中出现的排名。
3. 接着，将排名除以数据集的总行数，得到的结果即为该值在该特征中的归一化值。
4. 最后，将该归一化值赋值给原始数据集中对应的特征列。

总的来说，这段代码的作用就是将数据集中每个特征的取值归一化到 [0,1] 的范围内，以便于后续的数据分析和建模。