使用python将df中所有的“unknown”值删除，再用随机森林对缺失值进行插补，这里的特征值可以是str类型

好的，针对您的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 删除df中所有的“unknown”值

可以使用pandas中的replace()函数将“unknown”值替换为NaN，然后使用dropna()函数删除包含NaN值的行或列。具体代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将“unknown”值替换为NaN
df.replace('unknown', np.nan, inplace=True)

# 删除包含NaN值的行
df.dropna(axis=0, inplace=True)

2. 使用随机森林对缺失值进行插补

可以使用sklearn中的RandomForestRegressor()函数来构建随机森林模型，并使用该模型对缺失值进行插补。具体代码如下：

# 将特征值和目标值分开
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 构建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 使用随机森林模型对缺失值进行插补
X_filled = rf.fit_transform(X)

# 将插补后的数据合并成一个DataFrame
df_filled = pd.DataFrame(X_filled, columns=X.columns)

# 将目标值加回到DataFrame中
df_filled['target'] = y

这样，您就可以将df中所有的“unknown”值删除，再用随机森林对缺失值进行插补了。希望能对您有所帮助！