knn插补时间序列代码

以下是使用KNNImputer插补时间序列数据的Python代码示例：

from numpy import isnan
from pandas import read_csv
from sklearn.impute import KNNImputer

# 读取时间序列数据
dataframe = read_csv('your_data.csv', header=0, index_col=0)

# 将缺失值标记为NaN
dataframe[dataframe == '?'] = float('nan')

# 分离输入和输出数据
data = dataframe.values
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 定义KNNImputer模型
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5, weights='uniform', metric='nan_euclidean')

# 对输入数据进行插补
Xtrans = imputer.fit_transform(X)

# 输出插补后的数据
print(Xtrans)

在上述代码中，我们首先使用Pandas库的read_csv()函数读取时间序列数据，并将缺失值标记为NaN。然后，我们将输入和输出数据分别存储在X和y变量中。接下来，我们定义了一个KNNImputer模型，并使用fit_transform()函数对输入数据进行插补。后，我们输出插补后的数据。