补全下列代码 # 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，你需要导入所需的库，如`pandas`用于处理数据。然后使用`pandas`的`read_csv`函数读取Iris数据集。假设数据集文件名为`iris.csv`，我们可以按照以下步骤完成代码：

import pandas as pd

# 加载Iris数据集
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
column_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']  # 数据集的列名
iris_data = pd.read_csv(url, names=column_names)  # 读取数据并指定列名

# 输出iris的全部数据部分（data）
print(iris_data)

# 输出iris数据部分的形状：数据集的行列数
data_shape = iris_data.shape
print("数据集的形状:", data_shape)

# 输出iris数据集的详细文档
print(iris_data.info())

这段代码会加载Iris数据集，输出所有数据、数据的维度以及每一列的数据信息。如果你没有访问上述URL的权限，确保你已经下载了数据集并将其放在正确的路径下。