读取来聘人员信息数据,将类别型数据中的缺失值填补为“未知”，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值

好的，你可以使用Pandas库中的fillna()函数来填补缺失值。首先，你需要对数据进行分类，将类别型数据和数值型数据分开处理。在这个例子中，我们可以假定“员工编号”是数值型数据，而“员工性别”是类别型数据。

对于类别型数据，你可以使用fillna()函数将缺失值填充为“未知”：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('employees.csv')

# 将类别型数据中的缺失值填补为“未知”
df['员工性别'].fillna('未知', inplace=True)

对于数值型数据，你可以使用fillna()函数将缺失值填充为其对应特征的均值：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('employees.csv')

# 将数值型缺失值填补为其对应特征的均值
df['员工编号'].fillna(df['员工编号'].mean(), inplace=True)

这将把“员工编号”中的缺失值填充为该特征的均值。使用inplace=True参数可以直接修改原始数据集，而不是创建一个新的数据集。