Python: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。 4)计算每个数据集中fixed acidity的均值。

在Python中，我们可以使用pandas库来读取CSV文件并完成这些操作。首先，我们需要导入必要的库，然后按照步骤进行：

1. 首先，我们加载数据：

import pandas as pd

# 读取"white_wine.csv"文件
wine_data = pd.read_csv('white_wine.csv')

2. 查看白葡萄酒总共有几种品质等级：

# 获取品质等级列的唯一值及其计数
quality_counts = wine_data['quality'].value_counts()
print(f"白葡萄酒共有{quality_counts.nunique()}种品质等级：")
print(quality_counts)

3. 按品质将数据集分成7个子集并统计各等级数量（假设品质从0到6共7级）：

# 如果品质范围不是0-6，需要调整下面的切片
subsets = {i: wine_data[wine_data['quality'] == i] for i in range(7)}
for key, subset in subsets.items():
    print(f"品质等级{key}: {subset.shape[0]}个样本")

4. 统计每个品质的样本量：

sample_counts = {k: len(subset) for k, subset in subsets.items()}
print("每个品质的样本量：", sample_counts)

5. 计算每个数据集中fixed acidity的均值：

mean_acidity = {k: subset['fixed acidity'].mean() for k, subset in subsets.items()}
print("每个品质的fixed acidity均值：", mean_acidity)

记得检查文件路径是否正确以及数据集中是否存在名为`fixed acidity`的列。如果文件不在当前工作目录下，可能需要提供完整的路径。如果你有其他特定的问题，随时告诉我，