for循环创建一个包含特定列的平均值的新列，并生成"missing values“消息，其中NaN

for循环是一种常用的控制流程语句，用于重复执行特定的代码块。在这个问题中，我们需要使用for循环来创建一个包含特定列的平均值的新列，并生成"missing values"消息，其中NaN表示缺失值。

首先，我们需要明确数据集的结构和特定列的名称。假设我们有一个名为data的数据集，其中包含一个名为column的特定列。

以下是使用Python编程语言进行这个任务的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({'column': [1, 2, np.nan, 4, 5]})

# 计算特定列的平均值
mean_value = data['column'].mean()

# 使用for循环遍历数据集中的每一行
for index, row in data.iterrows():
    # 检查特定列的值是否为缺失值（NaN）
    if pd.isna(row['column']):
        # 如果是缺失值，则将平均值赋给新列
        data.loc[index, 'new_column'] = mean_value
        # 生成"missing values"消息
        data.loc[index, 'message'] = "missing values"

# 打印结果
print(data)

这段代码使用了pandas库来处理数据集。首先，我们创建了一个示例数据集data，其中包含了一个名为column的特定列。然后，我们使用mean()函数计算了特定列的平均值mean_value。

接下来，我们使用for循环遍历数据集中的每一行。对于每一行，我们使用pd.isna()函数检查特定列的值是否为缺失值（NaN）。如果是缺失值，我们将平均值mean_value赋给新列new_column，并在message列中生成"missing values"消息。

最后，我们打印出结果data，可以看到新列new_column中包含了特定列的平均值，同时message列中包含了"missing values"消息。

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