test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test))

这行代码使用了一个名为scaler的变量对test数据进行标准化处理，并将结果存储在名为test_norm的DataFrame对象中。假设scaler是一个sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler对象，它可以计算出每个特征的均值和标准差，并用这些统计量来对数据进行标准化处理。标准化处理可以使数据具有相同的尺度和分布，有利于某些模型的训练和预测。

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train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train))

这段代码是将 train 数据集进行归一化处理，使用了 Scikit-learn 中的 StandardScaler 类。该类的 fit_transform() 方法可以将数据集进行均值为0，方差为1的标准化处理，使得不同特征之间的数值范围差异不会对模型造成影响。处理后的数据保存在 train_norm 变量中，是一个 Pandas DataFrame 类型的对象。

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

这个错误提示说DataFrame对象没有append属性，可以改成使用concat方法将结果添加到新的DataFrame中，代码如下：

t_test_results = []
for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]):
    t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2])
    t_test_results.append(pd.DataFrame({'variable': column, 't_value': t, 'p_value': p}, index=[i]))
t_test_results = pd.concat(t_test_results, ignore_index=True)
significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]

这样就可以将每次循环得到的结果按行添加到一个列表中，最后使用concat方法将列表中的DataFrame对象合并成一个DataFrame对象。