删去iris数据集中中任意数据，用python写代码使用K近邻算法填补数据的缺失值

在Iris数据集中，由于它是已知完全无缺失值的数据集，所以直接删除一些数据并将K近邻算法用于填充缺失值并不适用。但是，如果你有一个包含缺失值的DataFrame，你可以通过以下步骤使用K近邻算法（KNN）填充：

首先，你需要对数据集进行随机缺失值模拟，假设存在某个特征`feature_name`有一些缺失值：

import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer

# 假设df_iris是我们之前处理过的Iris DataFrame
n_samples_to_remove = int(0.1 * len(df_iris))  # 10%的数据作为缺失数据
indices_to_drop = np.random.choice(df_iris.index, n_samples_to_remove, replace=False)
df_iris_missing = df_iris.drop(indices_to_drop)

# 创建一个KNN Imputer实例
knn_imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)  # 选择邻居的数量

# 对缺失数据应用KNN填充
df_filled = knn_imputer.fit_transform(df_iris_missing)

这里我们选择了10%的数据作为缺失值，并用K=5的KNN算法填充。实际上，KNN imputer会找到每个缺失值最近的非缺失邻居，然后用它们的均值（如果数值型）或众数（如果分类型）来填补。

请注意，KNN算法对于大规模数据集效率不高，因为它的预测需要计算所有邻域的相似度。对于大型数据，其他方法比如局部回归（LOESS）、多元插补（Multiple Imputation）或者基于树的模型（例如Random Forest Regressor）可能会更合适。