特征数据x1~x15存在缺失数据，其中x1~x6为数值变量，x7~x15为名义变量。请对x1~x6中存在的缺失值用均值策略填充，x7~x15用中位数策略填充。

好的，针对您的问题，可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 填充数值变量的缺失值
for col in ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']:
    mean = data[col].mean()
    data[col].fillna(mean, inplace=True)

# 填充名义变量的缺失值
for col in ['x7', 'x8', 'x9', 'x10', 'x11', 'x12', 'x13', 'x14', 'x15']:
    median = data[col].median()
    data[col].fillna(median, inplace=True)

# 输出填充后的数据
print(data)

其中，`your_data.csv` 为存储缺失数据的文件名，您需要将其替换为您自己的文件名。代码中使用了 Pandas 库来读取和处理数据，具体步骤如下：

1. 首先，我们使用 `read_csv` 函数读取存储缺失数据的文件。

2. 然后，针对数值变量，我们使用 `mean` 函数计算每个变量的均值，并使用 `fillna` 函数将缺失值填充成均值。

3. 针对名义变量，我们使用 `median` 函数计算每个变量的中位数，并使用 `fillna` 函数将缺失值填充成中位数。

4. 最后，我们使用 `print` 函数输出填充后的数据。

注意，代码中的缺失值填充策略只是一种简单的方法，具体应用还需要根据实际情况进行调整。