（1）读取来聘人员信息数据(hr_job.csv)，查看每个特征的缺失值数目。 （2）查看分类数据特征的缺失值索引，将分类数据中的缺失值填补为“未知”并显示填补后结果； （3）查看数值型特征缺失值索引，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值，并显示填补后结果。 （4）查看数值型特征的异常数据，将数值型异常数据替换为其对应特征的均值。

ChitGPT: 好的，接下来请问您是在使用Python进行数据处理吗？

（1）对于读取来聘人员信息数据(hr_job.csv)并查看缺失值数目，可以使用Pandas库来实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('hr_job.csv')

# 查看每个特征的缺失值数目
missing_values_count = df.isnull().sum()
print(missing_values_count)

（2）接下来对于分类数据特征的缺失值，可以使用`fillna()`方法将其填补为“未知”并显示填补后结果：

# 查看分类数据特征的缺失值索引
categorical_cols = df.select_dtypes(['object']).columns
missing_values_count = df[categorical_cols].isnull().sum()
print(missing_values_count)

# 填补缺失值为“未知”
df[categorical_cols] = df[categorical_cols].fillna('未知')

# 显示填补后结果
print(df[categorical_cols].isnull().sum())

（3）对于数值型特征的缺失值索引，可以使用同样的方法来查看并填补缺失值为其对应特征的均值，并显示填补后结果：

# 查看数值型特征缺失值索引
numerical_cols = df.select_dtypes(['float', 'int']).columns
missing_values_count = df[numerical_cols].isnull().sum()
print(missing_values_count)

# 填补缺失值为对应特征的均值
df[numerical_cols] = df[numerical_cols].fillna(df[numerical_cols].mean())

# 显示填补后结果
print(df[numerical_cols].isnull().sum())

（4）最后，查看数值型特征的异常数据并使用均值替换，可以使用`describe()`方法来描述数值型特征的统计信息，并利用其异常值进行替换：

# 查看数值型特征的统计信息
print(df[numerical_cols].describe())

# 针对异常数据进行替换
for col in numerical_cols:
    upper_bound = df[col].mean() + 3 * df[col].std()
    lower_bound = df[col].mean() - 3 * df[col].std()
    df[col] = df[col].apply(lambda x: df[col].mean() if x > upper_bound or x < lower_bound else x)

# 显示替换后结果
print(df[numerical_cols].describe())

以上就是对于这个问题的回答，希望对您有所帮助！