用python语言把contact字段中值为unknown的修改为celluar

可以使用 Python 的 Pandas 库，读取 CSV 文件，然后使用 replace() 函数将 "unknown" 替换为 "cellular"。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将 "unknown" 替换为 "cellular"
data = data.replace({"contact": {"unknown": "cellular"}})

# 将修改后的数据写回到原文件
data.to_csv("data.csv", index=False)

在代码中，我们首先使用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取 CSV 文件中的数据，然后使用 replace() 函数将 "unknown" 替换为 "cellular"。注意，我们使用了嵌套字典来指定要替换的字段和值。

最后，我们使用 to_csv() 函数将修改后的数据写回到原文件。其中，参数 index=False 表示不将行索引写入文件中。

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1. 使用`fillna()`函数替换`NaN`[^1]:

t1 = ... # 假设这是你的t1变量
mean_column_values = t1.mean(axis=0)  # 计算每列的平均值

# 注意这里我们用平均值而不是0，因为题目提到要替换为非nans的均值
t1.fillna(mean_column_values, inplace=True)

如果想要替换为空字符串，你应该创建一个新的`NaN`掩码并用字符串填充：

# 创建一个与t1相同形状的全0数组作为NaN掩码
mask = np.isnan(t1)

# 对于每个非零元素，替换为''
t1[mask] = ''

至于第2点的任务，你需要对四维数组逐层处理，先替换值为0的位置，再取均值，最后可能还需要处理全0列。这部分逻辑会比较复杂，但基本思路如下：

# 示例代码简化版
arr_4d = ...  # 四维数组
arr_4d_zeros_replaced = arr_4d.copy()
arr_4d_zeros_replaced[arr_4d_zeros_replaced == 0] = np.nan

# 取不同维度的均值
slice_12 = arr_4d_zeros_replaced[:, :, :, :].mean(axis=(1, 2))
slice_13 = arr_4d_zeros_replaced[:, :, :, :].mean(axis=(0, 2))
slice_23 = arr_4d_zeros_replaced[:, :, :, :].mean(axis=(0, 1))

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