如何使用python实现期望最大化插补方法？

从各种资源中，我了解到，对于缺失数据的插补，使用期望最大化方法的插补优于均值插补。但是没有任何来源解释了如何在python中实现它

我查看了scikit learn，FancyiComputer软件包，但他们没有提到任何关于期望最大化方法的内容

如果您可以提供指向文档的链接，用示例解释实现，或者提供代码来实现缺失数据的期望最大化方法，这将非常有帮助

import impyute as impy

data_missing = pd.DataFrame(np.array([[np.NaN, 0.6, np.NaN], [np.NaN, 0.25, 
0.3], [0.6, 0.7, np.NaN]]), columns=['a', 'b', 'c'])
em_imputed = impy.em(data_missing)

output:
   a     b    c
0  0.6  0.60  0.3
1  0.6  0.25  0.3
2  0.6  0.70  0.3

em函数将返回数据帧类型