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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-599731.html
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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-599731.html
import torch
X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
print(X)
print(y)
到了这里，关于动手学深度学习——数据预处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
