pandas读取breast_cancer数据集，并完成sum/count/max/min/idxmin/idxmax操作

好的，您可以使用以下代码读取 breast_cancer 数据集，并完成 `sum`、`count`、`max`、`min`、`idxmin`、`idxmax` 操作：

import pandas as pd

# 读取 breast_cancer 数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 计算每列数据的和
print("每列数据的和为：\n", data.sum())

# 计算每列数据的非缺失值数量
print("每列数据的非缺失值数量为：\n", data.count())

# 计算每列数据的最大值
print("每列数据的最大值为：\n", data.max())

# 计算每列数据的最小值
print("每列数据的最小值为：\n", data.min())

# 计算每列数据的最小值所在行的索引
print("每列数据的最小值所在行的索引为：\n", data.idxmin())

# 计算每列数据的最大值所在行的索引
print("每列数据的最大值所在行的索引为：\n", data.idxmax())

其中，`sum` 函数可以计算每列数据的和；`count` 函数可以计算每列数据的非缺失值数量；`max` 函数可以计算每列数据的最大值；`min` 函数可以计算每列数据的最小值；`idxmin` 函数可以计算每列数据的最小值所在行的索引；`idxmax` 函数可以计算每列数据的最大值所在行的索引。输出的结果会显示每列数据的和、非缺失值数量、最大值、最小值、最小值所在行的索引、最大值所在行的索引。您可以将 `breast_cancer.csv` 替换为您实际存放数据集的文件路径。