import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer
# Создайте пример датафрейма с пустыми значениями
df_num = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [np.nan, 2, 3, 4],
'C': [1, 2, 3, np.nan]
})
# Создайте объект KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5, weights='uniform')
# Выполните подгонку и трансформацию
df_num_imputed = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df_num), index=df_num.index, columns=df_num.columns)
# Выведите результат
print(df_num_imputed)
imputer.fit (df_num)
df_num = pd.DataFrame(imputer.transform(df_num), index=df_num.index, columns=df_num.columns)
df_num