写一个随机森林插补风力发电功率数据的程序

以下是一个简单的随机森林插补风力发电功率数据的程序，使用Python中的scikit-learn库：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('wind_power_data.csv')

# 生成随机缺失值
missing_mask = np.random.rand(*data.shape) < 0.2
data[missing_mask] = np.nan

# 拆分数据集
train_data = data.dropna()
test_data = data.loc[missing_mask]

# 随机森林回归器
rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100)

# 训练模型
rf_regressor.fit(train_data.drop('power', axis=1), train_data['power'])

# 预测缺失值
predicted_power = rf_regressor.predict(test_data.drop('power', axis=1))

# 填充缺失值
data.loc[missing_mask, 'power'] = predicted_power

# 保存结果
data.to_csv('interpolated_wind_power_data.csv', index=False)

解释：

- 首先，我们使用pandas库读取原始数据文件（假设文件名为“wind_power_data.csv”）。
- 然后，我们生成一个随机的缺失值掩码，其中20％的值被标记为缺失值。
- 接下来，我们拆分数据集：训练集只包含没有缺失值的数据，测试集只包含有缺失值的数据。
- 我们初始化一个随机森林回归器，并使用训练集训练它。
- 然后，我们使用测试集来预测缺失的功率值。
- 最后，我们将预测的功率值填充回原始数据中的缺失值，并将结果保存到一个新的文件中（假设文件名为“interpolated_wind_power_data.csv”）。

请注意，此程序仅提供了一个简单的示例，实际的插补过程可能需要更复杂的数据预处理、特征工程和模型选择步骤。