完成“综合案例-葡萄酒数据分析” （1）从“white_wine.csv”文件中读取数据。 （2）查看白葡萄酒总共分为几种品质等级。 （3）按白葡萄酒等级将数据集划分为7个子集，统计在每个品质的样本量。 （4）求每个数据集中fixed acidity的均值。

首先，我们来逐步完成这个综合案例：

（1）加载白葡萄酒数据：
你可以使用Python的数据分析库pandas来读取CSV文件，例如：

import pandas as pd
white_wine_data = pd.read_csv('white_wine.csv')

这会将数据读入一个DataFrame对象`white_wine_data`。

（2）查看品质等级分类：
查看数据集中品质等级（quality）的种类，可以使用`unique()`函数：

quality_levels = white_wine_data['quality'].unique()
print("白葡萄酒总共有{}种品质等级。".format(len(quality_levels)))

（3）按品质等级划分子集并统计样本量：
使用`groupby`函数按照品质等级分组，并计算每个组的样本数：

subsets = white_wine_data.groupby('quality').size().reset_index(name='sample_size')

现在，`subsets`包含每个品质等级及其对应的样本数量。

（4）计算固定酸度（fixed acidity）的均值：
对于每个品质等级，可以进一步计算固定酸度（fixed acidity）的均值，同样通过`groupby`：

mean_acidity_by_quality = white_wine_data.groupby('quality')['fixed acidity'].mean().reset_index()

`mean_acidity_by_quality`包含了每个品质等级下固定酸度的平均值。