用python建模 1、数据说明： （1）数据路径：/home/datasets/df_file （2）本测试所涉及数据集为df_basic.csv（客户基本信息表）, df_trade.csv（过去一段时间内客户的交易流水）; （3）读取df_basic.csv,并命名为df_basic; （4）读取df_trade.csv,并命名为df_trade; 2.、特征构造 交易金额为df_trade表中zmt （1）在df_basic中，根据df_trade的数据信息，衍生特征“每个客户的交易笔数”并添加至df_basic中， 命名为'trade_cnt'； （2）在df_basic中，根据df_trade的数据信息，衍生特征“每个客户的交易总金额”并添加至df_basic中， 命名为'trade_amt'; 注意 （1）对于df_basic中，有的客户可能存在无交易行为。此情况下，trade_cnt/trade_amt用NA值表示即可； （2）可接受将id设为DataFrame的index的操作； 3、缺失值填充 （1）统计各列的缺失值比例； （2）对trade_cnt、trade_amt的缺失值填充为0； （3）对字符型特征的缺失值进行众数填充； （4）对数值型特征的缺失值进行中位数填充

可以使用Python来进行数据建模和特征构造。根据您的要求，下面是用Python代码实现的步骤：

import pandas as pd

# 1. 读取数据
df_basic = pd.read_csv('/home/datasets/df_file/df_basic.csv')
df_trade = pd.read_csv('/home/datasets/df_file/df_trade.csv')

# 2. 特征构造
# 每个客户的交易笔数
trade_cnt = df_trade.groupby('客户ID').size().reset_index(name='trade_cnt')
df_basic = pd.merge(df_basic, trade_cnt, how='left', on='客户ID')

# 每个客户的交易总金额
trade_amt = df_trade.groupby('客户ID')['交易金额'].sum().reset_index(name='trade_amt')
df_basic = pd.merge(df_basic, trade_amt, how='left', on='客户ID')

# 注意事项：
# - 对于无交易行为的客户，trade_cnt和trade_amt用NA值表示

# 3. 缺失值填充
# 统计各列的缺失值比例
missing_percentage = df_basic.isnull().sum() / len(df_basic) * 100

# 填充trade_cnt和trade_amt的缺失值为0
df_basic['trade_cnt'] = df_basic['trade_cnt'].fillna(0)
df_basic['trade_amt'] = df_basic['trade_amt'].fillna(0)

# 对字符型特征的缺失值进行众数填充
string_columns = df_basic.select_dtypes(include='object').columns
df_basic[string_columns] = df_basic[string_columns].fillna(df_basic[string_columns].mode().iloc[0])

# 对数值型特征的缺失值进行中位数填充
numeric_columns = df_basic.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns
df_basic[numeric_columns] = df_basic[numeric_columns].fillna(df_basic[numeric_columns].median())

上述代码将会按照您的要求，读取df_basic.csv和df_trade.csv文件，并进行特征构造和缺失值填充。请确保文件路径正确，并且已经安装了pandas库。