补全提示所需的代码 # 2.探索数据 # 输出iris的全部数据部分（data） # 输出iris数据部分的形状：数据集的行列数(150,4) # 输出iris数据集的详细文档

首先，你需要导入`pandas`库来处理数据，然后加载Iris数据集。如果你的数据存储在一个CSV文件中，可以这样做：

import pandas as pd

# 加载数据
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"  # 数据链接
column_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']  # 列名
data = pd.read_csv(url, names=column_names)

# 探索数据
# 输出全部数据部分（data）
print(data.head())  # 显示数据集的前几行

# 输出iris数据部分的形状：数据集的行列数
print(data.shape)  # (150, 5) - 第一个数字是行数，第二个数字是列数，包括一列目标变量species

# 输出iris数据集的详细文档（数据框的描述信息）
print(data.info())

在这个代码片段中，`head()`函数用于显示数据集的前几行，`shape`属性返回数据的维度，`info()`则提供关于每列数据类型、非空值等统计信息。记得替换URL为你实际数据文件的路径或在线资源。