Pythonで、MICEモデルを使った欠損値補完をしたい

Question

Rで欠損値処理をしている方には有名らしい、MICEという欠損値補完手法を、Pythonで試そうとしています。メソッドは、statsmodels.imputation.miceの中にあるものを使用します。

【質問】
実際にどのようなコードを書けば、データフレームの欠損値を補完できるのか？

下記リンク先のドキュメントとソースコードの例を読み込みましたが、いまいちやり方が理解できませんでした。
【MICEモデルの概要の説明リンク】http://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.imputation.mice.MICEData.html
【MICEモデルのソースコード】
http://www.statsmodels.org/dev/_modules/statsmodels/imputation/mice.html#MICEData

【データフレームの性質】
コラムの数:237
行の数:219395

【試したコード】

#ライブラリ
#Libraries
import pandas as pd
import statsmodels.regression.linear_model as sm
from statsmodels.imputation.mice import MICE,MICEData
#欠損値補完
new_df = df.copy()
imp = MICEData(new_df)
fml = 'y ~ x1 + x2 + x3 + x4'
mice = MICE(fml, sm.OLS, imp)

よろしくお願いいたします。

Answer 1

丁度, statsmodelsを使ったMICEの方法についての簡単な記事を書きました.
これをfollowすれば実行できるかと思います.
また蛇足ですが, statsmodelsではまだ, 連続値のためのガウス分布を用いた予測値の生成についてしか実装がなされていないので, カテゴリカルデータを含んだデータ解析をするならばRか有料ソフトを使う方が良さそうです.

https://akitoshiblogsite.com/statsmodels-mice-multiple-regression/