现有奶茶数据，奶茶制作完成时间为datetime格式有很多缺失值，如何用回归填充方法填充缺失值并填充到相应位置上？请写出代码

可以使用线性回归来填充缺失值。下面是一个简单的例子：

假设奶茶数据的DataFrame叫做df，其中“完成时间”列名为“completion_time”。首先需要将“completion_time”列转换为时间戳格式。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
df = pd.read_csv('奶茶数据.csv')

# 将“completion_time”列转换为时间戳格式
df['completion_time'] = pd.to_datetime(df['completion_time'])

# 构建线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 将数据集拆分为有缺失值和无缺失值两部分
df_missing = df[df['completion_time'].isna()]
df_not_missing = df[~df['completion_time'].isna()]

# 训练模型
lr.fit(df_not_missing[['price', 'size']], df_not_missing['completion_time'])

# 预测缺失值
df_missing['completion_time'] = lr.predict(df_missing[['price', 'size']])

# 将填充后的数据合并回原数据集
df = pd.concat([df_missing, df_not_missing])

# 将“completion_time”列转换回datetime格式
df['completion_time'] = pd.to_datetime(df['completion_time'])

这段代码首先将“completion_time”列转换为时间戳格式，然后使用sklearn中的LinearRegression构建线性回归模型。接着，将数据集拆分为有缺失值和无缺失值两部分，训练模型，并使用训练好的模型预测缺失值。最后将填充后的数据合并回原数据集，并将“completion_time”列转换回datetime格式。