读取“white_wine.csv”文件内容，完成以下操作： 1)查看白葡萄酒总共分为几种品质等级。 2)按白葡萄酒等级将数据集分为7个子集，并统计每种等级的数量。 3)统计在每个品质的样本量。 计算每个数据集中fixed acidity的均值 统计在每个品质的样本量

首先，为了完成这个任务，我们需要使用Python的数据分析库pandas来处理CSV文件。假设我们已经导入了pandas库，并将其命名为`pd`。

import pandas as pd

# 1) 查看白葡萄酒品质等级种类
df = pd.read_csv('white_wine.csv')
wine_quality_levels = df['quality'].unique()
print(f"白葡萄酒共有{len(wine_quality_levels)}种品质等级：{wine_quality_levels}")

# 2) 按品质等级分组并计数
grouped_by_quality = df.groupby('quality')['quality'].count()
print("\n每个品质等级的数量：")
print(grouped_by_quality)

# 3) 统计每个品质的样本量
sample_counts_per_quality = grouped_by_quality.to_dict()
print("每个品质的样本量：", sample_counts_per_quality)

# 4) 计算每个品质的fixed acidity均值
mean_acidity_per_quality = df.groupby('quality')['fixed acidity'].mean().to_dict()
print("\n每个品质的fixed acidity平均值：", mean_acidity_per_quality)

在这个代码片段中，我们首先加载了数据，然后获取了所有独特的品质等级。接着，我们将数据按照品质进行分组，计算每个等级的数量，并将结果存储在一个字典中。同样地，我们也计算了每个品质固定酸度的平均值，并将结果展示出来。

请注意，这个代码假定'fixed acidity'列包含数值，如果该列不是数值型，需要先进行相应转换。另外，如果文件路径有误或文件不存在，你需要提供正确的路径。执行以上步骤后，你可以得到所需的信息。