调用这个保存下来的模型文件RF_nonage.pickle，根据的输入文件进行数据处理，把文件中所以的@号给删除，把文件中所以¥号给删除，把sex指标列空白数据填充为25，把年龄指标列空白数据填充为35，并且只要sex、年龄、名字这三列数据并且按照这个顺序排列，然后把数据放到调用的模型中进行预测，然后模型结果输出的1改成高风险，0改成低风险。输出结果为文件，文件格式有两列，第一列，样本名字，第二列 为模型结果；输入文件路径：/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv,输出文件路径/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv

好的，我已经清楚了任务要求。我将根据您提供的输入文件路径和输出文件路径进行处理。以下是代码实现：

import pandas as pd
import pickle

# 读取输入文件
data = pd.read_csv('/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/1.csv')

# 删除@和¥符号
data = data.replace('@', '', regex=True)
data = data.replace('¥', '', regex=True)

# 填充空白数据
data['sex'] = data['sex'].fillna(25)
data['age'] = data['age'].fillna(35)

# 选择指定列
data = data[['name', 'sex', 'age']]

# 加载模型
with open('/home/denglixi/模型/RF_nonage.pickle', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 预测结果
pred = model.predict(data)

# 将1改为高风险，0改为低风险
pred = pd.Series(pred).replace({1: '高风险', 0: '低风险'})

# 生成输出文件
result = pd.DataFrame({'样本名字': data['name'], '模型结果': pred})
result.to_csv('/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/2.csv', index=False)

代码中首先读取了输入文件，然后使用 `replace()` 函数删除了文件中的 @ 和 ¥ 符号，使用 `fillna()` 函数填充了指标列中的空白数据，然后选择指定列，加载模型，进行预测并将预测结果中的 1 改为高风险，0 改为低风险，最后生成输出文件。