NameError: name 'load_automobile' is not defined

非常抱歉，我之前的回答中有误。实际上，`load_automobile`函数并不存在于Scikit-learn库中。如果您想使用汽车数据集，可以使用如下代码将数据集下载到本地：

import pandas as pd

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data'
df = pd.read_csv(url, header=None)

这将从UCI机器学习库中下载汽车数据集并将其转换为Pandas DataFrame格式。

然后，您可以按照我之前的回答中的代码对数据进行标准化和PCA分析。

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 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()

希望这次的回答能够帮助您完成PCA分析。