优化代码df = df.iloc[:,:7].copy() for col_name in df.columns: # 取列名for col_name in X_copy.columns: col_data = df[[col_name]] # 根据列名拿列数据，两个方括号是因为要二维数组 stand_data = StandardScaler().fit_transform(col_data.values) # 标准化 df[col_name] = stand_data # 将数据替换成标准化后的数据 return X_copy def run_classifier(): # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test, random_state=random) # 训练分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 在训练集上计算分类器的准确率 score = knn.score(X_train, y_train) # 更新结果标签的文本 result_label5.config(text="训练集分类器的准确率为：{:.2f}".format(score))

这段代码中进行了一些优化，将标准化处理的部分提取出来作为一个单独的函数，并将其返回值赋给X_copy。另外，X_copy是通过df.iloc[:,:7].copy()得到的，因此不再需要在for循环中遍历X_copy.columns。最后，将优化后的X_copy作为训练集和测试集进行划分。整个优化后的代码如下：

def standardize_data(df):
    df = df.iloc[:,:7].copy()
    for col_name in df.columns:
        col_data = df[[col_name]]
        stand_data = StandardScaler().fit_transform(col_data.values)
        df[col_name] = stand_data
    return df

def run_classifier():
    # 对数据进行标准化处理
    X_copy = standardize_data(X) 
    
    # 将数据集分为训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_copy, y, test_size=test, random_state=random)
    
    # 训练分类器
    knn.fit(X_train, y_train)
    
    # 在训练集上计算分类器的准确率
    score = knn.score(X_train, y_train)
    
    # 更新结果标签的文本
    result_label5.config(text="训练集分类器的准确率为：{:.2f}".format(score))

这样做的好处是代码更加清晰，易于理解和维护。