for feature_none in features_fill_na_none: data[feature_none].fillna('None',inplace=True) for feature_0 in features_fill_na_0: data[feature_0].fillna(0,inplace=True) for feature_mode in features_fill_na_mode: mode_value = data[feature_mode].value_counts().sort_values(ascending=False).index[0] # 排序取值最大的-众数 data[feature_mode] = data[feature_mode].fillna(mode_value)

这是一段Python代码，它的作用是对数据集中的缺失值进行填充。具体来说，它对于三种不同类型的特征采用了不同的填充方法：

1. 对于features_fill_na_none中的特征，采用了填充为字符串"None"的方法，与上面的代码段一样。

2. 对于features_fill_na_0中的特征，采用了填充为数字0的方法，表示缺失值的数值为0。

3. 对于features_fill_na_mode中的特征，采用了填充为众数的方法。具体来说，首先使用pandas包中的value_counts()函数统计特征的值出现频率，然后按照出现频率排序并取最大值，即为该特征的众数。最后使用fillna()函数将该特征的缺失值填充为众数。