写一个随机森林插补和填充风力发电功率数据的程序

好的，以下是一个简单的用随机森林进行插补和填充风力发电功率数据的程序：

# 导入需要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 读取数据
data = pd.read_csv("power_data.csv")

# 创建一个新的数据框来存储插补和填充后的数据
filled_data = data.copy()

# 针对每一列数据，使用随机森林进行插补和填充
for column in filled_data.columns:
    # 确定需要插补的缺失值索引
    missing_index = filled_data[column][filled_data[column].isnull()].index

    if len(missing_index) > 0:
        # 创建训练集和测试集
        train_data = filled_data[column][filled_data[column].notnull()]
        test_data = filled_data[column][missing_index]

        # 准备数据
        train_X = np.array(train_data.index).reshape(-1, 1)
        train_y = train_data.values
        test_X = np.array(test_data.index).reshape(-1, 1)

        # 使用随机森林模型进行训练和预测
        model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
        model.fit(train_X, train_y)
        predict_y = model.predict(test_X)

        # 将预测值填入原始数据中
        filled_data[column][missing_index] = predict_y

# 输出填充后的数据
print(filled_data)

请注意，这只是一个简单的程序示例，您可能需要根据自己的数据集和具体情况进行修改和调整。