数据缺失值预处理和使用missforset填补代码

在Python中，可以使用`missingno`库和`pandas`库来处理数据缺失值。`missForest`算法是其中一种常用的插值方法，它属于随机森林家族，用于预测缺失值。这里是一个简单的例子展示如何使用`sklearn.impute.MissingForest`类来实现：

from sklearn.impute import MissingForest
import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，包含缺失值
df_with_missing = pd.DataFrame(...)

# 创建MissingForest实例
imputer = MissingForest(random_state=42)

# 使用fit_transform填充缺失值
df_filled = imputer.fit_transform(df_with_missing)

# 这里的df_filled就是处理后的数据，原始数据中的缺失值已被替换

`imputer.fit_transform()`方法会先学习数据的模式，然后使用这些模式去填充缺失值。

至于标记填充的位置，`pd.isnull()`函数可以帮助识别哪些值是填充的：

filled_mask = pd.isnull(df_filled)
df_filled['is_filled'] = filled_mask.any(axis=1)  # 如果列中有填充的值，该列对应的布尔值为True

这样，`df_filled['is_filled']`列就可以用来追踪哪些数据点曾经被填充过。