写一个随机森林插补风力发电功率数据的程序

以下是使用Python编写的随机森林插补风力发电功率数据的程序：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('wind_power_data.csv')

# 将缺失值用0替代
data.fillna(0, inplace=True)

# 分离已知和未知数据
known = data[data['power'].notna()]
unknown = data[data['power'].isna()]

# 定义特征和标签
X = known.drop('power', axis=1)
y = known['power']

# 训练随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rf.fit(X, y)

# 预测缺失值
predicted_power = rf.predict(unknown.drop('power', axis=1))

# 将预测值填充回原数据集
data.loc[data['power'].isna(), 'power'] = predicted_power

这个程序将数据从CSV文件中读取，然后用0填充缺失值。它使用随机森林模型来训练已知数据，并预测缺失值。最后，它将预测值填充回原数据集，并返回完整的数据集。

相关问题

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。