数据来源 使用来自UCI的肝病数据集http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+(Indian+Liver+Patient+Dataset) 。该数据集包含了583个数据样本，其中有416个患肝病，167人未患肝病。每个数据样本共11个特征变量，其中一个特征变量表示是否患肝病，其中1表示患有肝病，2表示未患肝病。 写出对应的python代码 1.读入数据、探索数据

要使用Python代码读取并探索UCI的肝病数据集，我们可以使用Pandas库中的read_csv()函数。以下是完成这两个任务的示例代码：

1. 读入数据： 首先，我们需要导入Pandas库，并使用read_csv()函数来读取数据集。假设数据集的URL是http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00203/indian_liver_patient.csv，我们可以这样写代码：

   import pandas as pd
   
   # 读取数据集
   url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00203/indian_liver_patient.csv"
   data = pd.read_csv(url)
   

   请注意，UCI数据集的URL可能需要根据实际情况进行调整。

2. 探索数据： 一旦数据被读入，我们可以使用Pandas提供的各种方法来探索数据。以下是一些基本的探索步骤：

   • 查看数据集的前几行，以了解数据的基本情况：

     print(data.head())
     

   • 获取数据集的描述性统计信息，包括每列的计数、平均值、标准差等：

     print(data.describe())
     

   • 检查数据集中的缺失值：

     print(data.isnull().sum())
     

   • 了解数据集中各类别的分布情况，特别是目标变量（是否患肝病）：

     print(data['Dataset'].value_counts())
     

   • 如果数据集中有分类变量，可以查看不同类别的分布情况：

     print(data['Category'].value_counts())
     

请注意，上述代码中的Dataset和Category需要根据实际数据集中的列名进行替换。此外，由于数据集可能包含不同的分隔符或特殊格式，可能需要在read_csv()函数中指定sep参数或其他参数来正确读取数据。13456。