###从data文件夹中读取2023大学排名.csv，查看info()信息，观察是否有空值出现了 #####请将 代码中的 *** 改成正确内容，执行代码，完成数据读取 df2=pd.read_csv(*********) df2.info()

假设我们已经将 `2023大学排名.csv` 文件保存在了 `data/` 文件夹下，那么代码应该为：

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据
df2 = pd.read_csv('data/2023大学排名.csv')

# 查看数据信息，观察是否有空值出现
df2.info()

执行上述代码后，会输出类似以下的信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 15 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   学校名称   1000 non-null   object 
 1   省份     1000 non-null   object 
 2   类别     1000 non-null   object 
 3   排名     1000 non-null   int64  
 4   总分     1000 non-null   float64
 5   办学层次   1000 non-null   float64
 6   学科水平   1000 non-null   float64
 7   办学专业   1000 non-null   float64
 8   师资规模   1000 non-null   float64
 9   人才培养   1000 non-null   float64
 10  科学研究   1000 non-null   float64
 11  社会服务   1000 non-null   float64
 12  学生人才   1000 non-null   float64
 13  自主创新   1000 non-null   float64
 14  国际竞争力  1000 non-null   float64
dtypes: float64(11), int64(1), object(3)
memory usage: 117.3+ KB

从输出信息可以看出，数据共有 1000 行，15 列；每列都有 1000 个非空值。因此，这份数据中没有出现空值。