要解决标准化问题中的部分依赖，可以使用以下代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个示例数据集
data = {'Feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Feature2': [10, 20, 30, 40, 50],
        'Target': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建特征和目标变量的子集
features = df[['Feature1', 'Feature2']]
target = df['Target']

# 实例化标准化器
scaler = StandardScaler()

# 对特征进行标准化
scaled_features = scaler.fit_transform(features)

# 创建新的标准化特征的数据框
df_scaled = pd.DataFrame(scaled_features, columns=features.columns)
df_scaled['Target'] = target

# 打印标准化后的数据框
print(df_scaled)

在上述代码中，我们首先导入了必要的库：pandas用于数据处理，sklearn.preprocessing中的StandardScaler用于标准化处理。

然后，我们创建了一个示例数据集，并将特征和目标变量分别存储在名为features和target的变量中。

接下来，我们实例化了一个标准化器对象scaler，并使用fit_transform方法对特征进行标准化处理。

然后，我们将标准化后的特征存储在一个新的数据框df_scaled中，并将目标变量添加到该数据框中。

最后，我们打印出标准化后的数据框，以查看结果。

通过以上代码示例，我们可以将部分依赖问题解决为标准化问题的一部分。