动手学深度学习——数据预处理

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为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。
在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用 pandas软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样， pandas可以与张量兼容。

1、读取数据集

举一个例子，我们首先(创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件)中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。

import os

os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
with open(data_file, 'w') as f:
    f.write('NumRooms,Alley,Price\n')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500\n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000\n')
    f.write('4,NA,178100\n')
    f.write('NA,NA,140000\n')

要[从创建的CSV文件中加载原始数据集]，我们导入pandas包并调用read_csv函数。该数据集有四行三列。其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。

# 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas
# !pip install pandas
import pandas as pd

data = pd.read_csv(data_file)
print(data)

2、处理缺失值

注意，“NaN”项代表缺失值。
[为了处理缺失的数据，典型的方法包括插值法和删除法，]
其中插值法用一个替代值弥补缺失值，而删除法则直接忽略缺失值。
在(这里，我们将考虑插值法)。

通过位置索引iloc，我们将data分成inputs和outputs，
其中前者为data的前两列，而后者为data的最后一列。
对于inputs中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

[对于inputs中的类别值或离散值，我们将“NaN”视为一个类别。]
由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值“Pave”和“NaN”，
pandas可以自动将此列转换为两列“Alley_Pave”和“Alley_nan”。
巷子类型为“Pave”的行会将“Alley_Pave”的值设置为1，“Alley_nan”的值设置为0。
缺少巷子类型的行会将“Alley_Pave”和“Alley_nan”分别设置为0和1。

inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

3、转换为张量格式

[现在inputs和outputs中的所有条目都是数值类型，它们可以转换为张量格式。]
当数据采用张量格式后，可以通过在 :numref:sec_ndarray中引入的那些张量函数来进一步操作。

import torch

X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
print(X)
print(y)