``` data <- read.csv("ex4.csv",header = TRUE,sep = ",") > shapiro.test(data) Error in shapiro.test(data) : 不是所有的is.numeric(x)都是TRUE```请修改代码

在这段代码中，`shapiro.test` 函数是用于执行Shapiro-Wilk正态性检验的函数，它属于R语言的stats包。错误信息表明`shapiro.test`函数需要一个数值型向量作为输入，但输入的数据框`data`中包含非数值型的数据。

在进行正态性检验之前，你需要确保数据框`data`中的每一列都是数值型。你可以使用`lapply`函数结合`is.numeric`函数来检查每一列是否都是数值型，如果不是，那么需要转换或者排除非数值型的列。下面是一个可能的修改方法：

# 加载数据框
data <- read.csv("ex4.csv", header = TRUE, sep = ",")

# 检查并保留数值型列
numeric_data <- data[sapply(data, is.numeric)]

# 如果numeric_data是空的，那么说明没有数值型列
if (length(numeric_data) == 0) {
  stop("没有找到数值型列来进行Shapiro-Wilk检验。")
}

# 执行Shapiro-Wilk正态性检验
shapiro.test(numeric_data[[1]])  # 假设你想要检验第一列的正态性

请注意，上面的代码只会对数据框的第一列进行检验。如果你想对所有数值型列进行检验，你可以使用循环或者`lapply`函数对每一列分别进行检验。

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pd.read_csv('examples/ex4.csv', skiprows=[0, 2, 3])

This code reads a CSV file located at 'examples/ex4.csv' and skips the rows with index 0, 2, and 3. The resulting DataFrame will not include those rows.