读入“data_test04”文件后，将其列先转换为数值类型，并请对“install”列的缺失值处使用均值进行补充。

在Python中，你可以使用pandas库来处理这样的数据操作。首先，你需要读取文件，然后将特定列的数据转换为数值类型，最后处理缺失值。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 1. 读取数据
df = pd.read_csv("data_test04")

# 检查"install"列是否已经是数值类型，如果不是，则转换
if df["install"].dtype != "numeric":
    df["install"] = pd.to_numeric(df["install"], errors='coerce')

# 2. 处理缺失值（使用列的均值）
df["install"].fillna(df["install"].mean(), inplace=True)

# 现在"data_test04"文件的"install"列已经转换为数值类型，并填充了缺失值

在这个例子中，`pd.read_csv()`函数用于读取CSV文件，`pd.to_numeric()`函数尝试将非数字字符串转换为数值，如果遇到无法转换的值，`errors='coerce'`会使转换失败并保留原值，再通过`.fillna()`函数用平均值替换这些缺失值。