读取“银行贷款审批数据.xlsx”表，自变量为x1-x15，决策变量为y（1-同意贷款，0-不同意贷款），其中x1-x6为数值变量，x7-x15为名义变量，请对x1-x6中存在的缺失值用均值策略填充，x7-x15用最频繁值策略填充

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个任务。首先，你需要导入必要的库并加载Excel文件：

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel("银行贷款审批数据.xlsx")

# 检查并确认列名是否匹配自变量和决策变量
x_columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']
nominal_columns = ['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']
y_column = 'y'

# 对数值变量（x1-x6）进行缺失值填充
num_imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df[num_columns] = num_imputer.fit_transform(df[num_columns])

# 对名义变量（x7-x15）进行缺失值填充
cat_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
df[nominal_columns] = cat_imputer.fit_transform(df[nominal_columns])

# 确保填充后的数据结构不变
df.fillna(df.mean(), inplace=True)  # 由于之前已经用均值填充了数值变量，这里再次确认无误

# 决策变量 y 应该是个分类变量，如果需要编码成数值（例如 One-Hot 编码），请在此处操作
# df[y_column] = pd.Categorical(df[y_column]).codes  # 如果是类别型

print("数据预处理完成，现在可以进一步分析模型构建或特征工程了.")