读取来聘人员信息数据，将数值型缺失值填补为其对应特征的均值，将年龄特征的异常值替换为“未知”

好的，你的问题是数据处理方面的。针对你的问题，我可以给出以下步骤：

1. 读取来聘人员信息数据，可以使用 Pandas 库的 read_csv() 方法，指定文件路径和分隔符等参数即可。

2. 对数值型缺失值进行填补，可以使用 Pandas 库的 fillna() 方法，将缺失值填充为其对应特征的均值。代码示例：

   import pandas as pd
   
   # 读取数据
   df = pd.read_csv('path/to/data.csv', sep=',')
   
   # 缺失值填充
   df.fillna(df.mean(), inplace=True)

3. 对年龄特征的异常值进行替换，可以使用 Pandas 库的 loc[] 方法，结合布尔索引进行替换。代码示例：

   # 年龄异常值替换
   df.loc[df['age'] < 0, 'age'] = '未知'

需要注意的是，以上代码只是示例，具体的实现还需要根据你的数据情况进行调整。