B选项是正确的代码

在使用方差选择法时，`VarianceThreshold` 是一个常用的工具。`VarianceThreshold` 是 sklearn 库中用于特征选择的一个类，它通过移除低方差特征来简化数据集。我们需要使用 `threshold` 参数来设定方差的阈值。

在所给的选项中，只有选项 B 是正确的。下面是每个选项的具体分析：

A: `VarianceThreshold(threshold = 1).fit(X)`
- 这个选项只是对数据进行拟合（fit），不会返回变换后的数据。

B: `VarianceThreshold(threshold = 1).fit_transform(X)`
- 这个选项对数据进行拟合并返回变换后的数据。它会选择方差大于1的特征，是正确的选择。

C: `VarianceThreshold(variances = 1).fit_transform(X)`
- `VarianceThreshold` 类没有 `variances` 参数，只有 `threshold` 参数，所以这个选项是错误的。

D: `VarianceThreshold(variances = 1).fit(X)`
- 同样，`VarianceThreshold` 类没有 `variances` 参数，所以这个选项是错误的。

因此，正确答案是：

B: `VarianceThreshold(threshold = 1).fit_transform(X)`