用python写个随机森林填充缺失值的代码

当然，我很乐意帮您解决这个问题。以下是一个用Python编写的随机森林填充缺失值的代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

def fill_missing_values(df):
    # 拆分数据集为训练集和测试集
    train = df[df['SalePrice'].notnull()]
    test = df[df['SalePrice'].isnull()]

    # 选择特征和目标变量
    features = ['OverallQual', 'GrLivArea', 'GarageCars', 'TotalBsmtSF', 'FullBath', 'YearBuilt']
    target = 'SalePrice'

    # 训练随机森林模型
    rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
    rf.fit(train[features], train[target])

    # 预测测试集目标变量
    test[target] = rf.predict(test[features])

    # 合并训练集和测试集
    filled_df = train.append(test)

    return filled_df

请注意，这只是一个示例代码，并且可能需要根据您的数据集进行修改和调整，以便得到最佳的结果。