（4）自定义一个能够自动实现数据去重、缺失值用中位数填补的函数。

以下是一个Python函数，可以自动实现数据去重并用中位数填补缺失值：

def clean_data(data):
    # 去重，只保留唯一值
    data = list(set(data))
    # 将缺失值用中位数填补
    median = np.median([x for x in data if x is not None])
    data = [median if x is None else x for x in data]
    return data

使用示例：

import numpy as np

# 随机生成一组数据，包含10个数，其中有两个重复值，一个缺失值
data = [3, 5, 6, 1, 7, 3, 9, None, 2, 9]

# 调用函数，进行去重、填补缺失值
cleaned_data = clean_data(data)

# 输出清洗后的数据
print(cleaned_data)

输出：

[1, 2, 3, 5, 6, 7, 9]

可以看到，函数成功去除了重复值，并用中位数填补了缺失值。