import pandas as pd # Pandas 导入表格需要用到 import numpy as np # Numpy (version : 1.19.2) 进行数值运算或者矩阵运算 import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib 绘图包，也可以采用seaborn from sklearn.cluster import KMeans # Scikit Learn 机器学习聚类软件包，可以直接进行聚类。续写这段代码，对导入的csv文件进行列的描述统计性分析，csv文件共5列200行，第一列为客户编号，第二列为客户性别，第三列为客户年龄，第四列为客户年收入，第五列为客户年支出

假设我们已经将csv文件导入到名为"df"的Pandas数据框中，下面是对各列进行描述统计性分析的代码：

# 对客户年龄、年收入、年支出进行描述统计性分析
print(df[['客户年龄', '客户年收入', '客户年支出']].describe())

# 对客户性别进行计数
print(df['客户性别'].value_counts())

以上代码会输出每列数据的统计性描述，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。同时，它还会输出客户性别的计数，以便对客户群体进行更深入的分析。