现有奶茶数据，奶茶制作完成时间为日期格式有很多缺失值，如何用回归填充方法填充缺失值？请写出代码

以下是用Python实现回归填充方法填充奶茶制作完成时间的缺失值的示例代码，假设奶茶制作完成时间的格式为日期格式（如2022-01-01）：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from datetime import datetime, timedelta

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

# 将日期格式转换为时间戳
df['finish_time'] = pd.to_datetime(df['finish_time'])
df['finish_time'] = df['finish_time'].apply(lambda x: x.timestamp() if not pd.isnull(x) else None)

# 将数据集分成已知和未知两部分
known_data = df[df['finish_time'].notnull()]
unknown_data = df[df['finish_time'].isnull()]

# 确定自变量和因变量
x = known_data[['type', 'size', 'temperature']]
y = known_data['finish_time']

# 将离散型特征进行 one-hot 编码
x = pd.get_dummies(x)

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# 对未知数据进行预测
x_unknown = unknown_data[['type', 'size', 'temperature']]
x_unknown = pd.get_dummies(x_unknown)
y_pred = model.predict(x_unknown)

# 将时间戳转换为日期格式
y_pred = y_pred.apply(lambda x: datetime.fromtimestamp(x).strftime('%Y-%m-%d') if not pd.isnull(x) else None)

# 填充缺失值
unknown_data['finish_time'] = y_pred

# 合并已知和未知数据
df_filled = pd.concat([known_data, unknown_data])

# 输出填充后的数据集
print(df_filled)

需要注意的是，上述代码中的时间戳转换和日期格式转换等操作可能需要根据实际情况进行调整。另外，数据预处理过程中可能还需要进行缺失值处理、异常值处理等等。