随机森林回归填补excel表格缺失值python代码

随机森林回归是一种常用的填补缺失值的方法之一。下面是使用Python实现随机森林回归填补Excel表格缺失值的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 分割已知值和缺失值
known_data = data[data['target_column'].notnull()]
unknown_data = data[data['target_column'].isnull()]
# 创建随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor()

# 训练模型
rf_model.fit(known_data[['feature_column1', 'feature_column2']], known_data['target_column'])

# 预测缺失值
predicted_values = rf_model.predict(unknown_data[['feature_column1', 'feature_column2']])

# 填补缺失值
data.loc[data['target_column'].isnull(), 'target_column'] = predicted_values

# 保存填补后的数据到Excel表格
data.to_excel('filled_excel_file.xlsx', index=False)

请注意，上述代码中的`your_excel_file.xlsx`需要替换为你的Excel文件路径，`target_column`需要替换为目标列名，`feature_column1`和`feature_column2`需要替换为特征列名。