读取iris.xlsx文件，完成以下操作，对各个特征进行标准差标准化，观察处理后的数据，他们的均值和标准差为多少

好的，我来帮你完成这个任务。为了读取和处理Excel文件，我们需要使用pandas库和sklearn库中的StandardScaler类。请确保你已经安装了这些库。

以下是代码实现的步骤：

1. 导入所需的库

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 读取Excel文件

df = pd.read_excel('iris.xlsx')

3. 对特征进行标准差标准化

scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df.iloc[:, :-1])

这里我们使用了StandardScaler类对除了最后一列外的所有列进行标准差标准化，并将处理后的数据存储在df_scaled中。

4. 观察处理后的数据

print(df_scaled.mean(axis=0))
print(df_scaled.std(axis=0))

这里我们输出了处理后的数据的均值和标准差。

完整的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

df = pd.read_excel('iris.xlsx')

scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df.iloc[:, :-1])

print(df_scaled.mean(axis=0))
print(df_scaled.std(axis=0))

执行代码后，你将会得到处理后的数据的均值和标准差。注意，由于标准差标准化的过程会使得数据的均值变为0，标准差变为1，因此输出的均值应该非常接近0，输出的标准差应该非常接近1。