面临数据不完整怎么办？

在日常生活和工作中，不完整或者缺失的数据是一个很常见的问题。例如，在医疗研究中，由于各种原因，如失访、设备故障等，数据集中可能存在一些缺失值。这些缺失值会影响后续的数据分析和模型训练。

KNNImputer（K-近邻插补）是一个非常实用的工具，用于填充缺失的数据。通过找出与缺失值最接近的其他样本，并用这些样本的平均值来替代缺失值，从而实现了对不完整数据的修复。

假设在一个医疗研究项目中，收集了以下包含缺失值的数据：

测量时间	身高(cm)	体重(kg)	血压(mmHg)
1	NaN	60	120
2	175	NaN	NaN
3	168	55	110

解决思路是使用KNNImputer算法来填充这些缺失值。KNNImputer不仅能解决日常生活中的数据缺失问题，也能在更为复杂的场景下，如医疗、金融等领域发挥重要作用。