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。

首先，我们需要使用Python的pandas库来读取和处理CSV文件。以下是完成这些操作的步骤：

1) 查看白葡萄酒总共分为几种品质等级。
首先，使用pandas读取CSV文件，并查看品质列的唯一值，以确定白葡萄酒的品质等级种类。

import pandas as pd

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

# 查看品质列的唯一值
quality_levels = df['quality'].unique()
print("白葡萄酒的品质等级共有：", len(quality_levels), "种")
print("具体等级为：", quality_levels)

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。
根据品质等级，我们可以使用pandas的groupby方法对数据集进行分组，然后计算每个等级的数量。

# 按品质等级分组，并计算每组的大小
quality_groups = df.groupby('quality').size()
print("按白葡萄酒等级分组的数量统计：")
print(quality_groups)

3) 统计在每个品质的样本量。
这一步实际上是第二步操作的重复或延伸，使用同样的groupby方法可以得到每个品质等级的样本量。

4) 计算每个数据集中fixed acidity的均值。
对于每个品质等级的数据集，我们可以计算fixed acidity的均值。这需要先对数据集按照品质等级进行分组，然后对每个分组计算fixed acidity的均值。

# 计算每个品质等级的数据集中fixed acidity的均值
fixed_acidity_means = df.groupby('quality')['fixed acidity'].mean()
print("每个品质等级的fixed acidity均值：")
print(fixed_acidity_means)