《动手学深度学习》笔记 2.2 “数据预处理”
开始进行《动手学深度学习》的学习，记录一切学习到的值得学习的东西。
一. python3的OS模块
1.创建目录
os.makedirs(path, mode, exist_ok)
该函数用来递归创建多层目录
path：path是递归创建的目录，可以是相对路径或者绝对路径
mode：mode是权限模式，默认值是511（八进制）
exist_ok：是否在目录存在时触发异常。如果 exist_ok 为 False（默认值），则在目标目录已存在的情况下触发 FileExistsError 异常；如果 exist_ok 为 True，则在目标目录已存在的情况下不会触发 FileExistsError 异常。
2.合并文件
os.path.join(path1[], path2[, ...])
该函数用来将目录和文件名合成一个路径，如：
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
就是将"house_tiny.csv"文件合并到了data目录下
同理，要是将参数值’data’换成另一个目录’Deeplearning’
data_file = os.path.join('..', 'DeepLearning', 'house_tiny.csv')
那么，DeepLearning目录下就会出现这个文件
但是该函数的第一个参数‘…’，目前暂时不知道是什么意思，猜测是文件所在的上级目录，或者是根目录，后续再进行了解。
注意：os.patn.join()函数只是用来合并文件和目录名，如果是想要创建目录并合并，可以这样使用：
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
二. python3内置函数
1.打开文件
open(file, mode='r')
file：该参数就是要执行操作的文件对象
mode：该参数描述了要对文件执行什么样的操作，'r'就是读文件，'w'就是写文件。如：
with open(data_file, 'w') as f:
f.write('NumRooms,Alley,Price\n')
就是写入"NumRooms,Alley,Price"
-------------------------------------------------------------------------手动分割线----------------------------------------------------------------------------------
这里有个写入文件的地方要注意。
若输入数据集的列值，数据和数据之间的逗号还有一个空格时，系统输出时是当作一个正常的数据来处理
with open(datafile, 'w') as f:
f.write('name, sex, age, height, weight\n') # 列名
f.write('Tom, boy, 18, NA, 130\n')
f.write('Jay, NA, 24, 180, 150\n')
f.write('Alice, girl, 17, NA, 110\n')
f.write('Siri, girl, 19, 165, NA\n')
可以看到若输入的是"NA"，则输出时也是"NA",而正常python中输入是"NA"时，输出应该时"NaN"代表空值
正确的输入应该时删掉数据和数据之间的空格，只保留逗号作分隔。
with open(datafile, 'w') as f:
f.write('name,sex,age,height,weight\n') # 列名
f.write('Tom,boy,18,NA,130\n')
f.write('Jay,NA,24,180,150\n')
f.write('Alice,girl,17,NA,110\n')
f.write('Siri,girl,19,165,NA\n')
这时候当输入为空值时，系统的输出显示才正确为"NaN"
三. python3的pandas库
pandas是python的扩展程序库，用于数据分析操作。
1.CSV文件
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
在pands中提供了访问CSV文件的方法
data = pd.read_csv(data_file)
print(data)
2.检测缺失值
pandas的dataframe.isna()函数用于检测缺失值，返回一个布尔值，当对应的数据为空时，即值为None或者NA时，返回True。反之返回False。
data = pd.read_csv(datafile)
print(data)
print(data.isna())
3.获取对应列的值
根据实验，可以知道使用pandas读取CSV文件后，返回的是一个DataFrame类型的数据结构。那么获取对应的列值就简单了：
比如在这里获取列name的值：
（暂时还不知道如何返回多列值）
print(data['name'])
4.dataframe.drop()
dataframe.drop()可以用来删除该表格的行或者列值。该函数有多个参数类型来指定删除行还是列，删除几行几列。
data_new2 = data.drop(['height', 'weight'], axis=1)
删除了height和weight列，其中axis=1指定按列删除，若为0，则是按行删除。
5.iloc的用法
iloc[ ; ]行列切片，中间用“；”隔开，分号前面取的是行，分号后面取的是列
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
就是将data数据的前两列赋给了inputs，将最后一列赋给了outputs
6.数据清洗
在数据集中常常有不合理的数据值，如缺失，重复，格式错误等。pandas提供了数据清洗的方法。
用fillna()方法来替换一些空字段。那么用什么值来填入数据集中缺失的值呢？在这里用了计算列均值的方法：mean()
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)
可以看到前两列值赋给了Inputs变量，且原本第一行和第四行的NumRooms是空值，计算列均值后填入。
7.类别和离散值的转换
对于第二列属性Alley而言，只有Pave和NaN两个属性，属于类别和离散值。pandas可以自动将这一列转换为Alley_Pave和Alley_nan。其中Alley_Pave下值为Pave的那一行赋值为1，nan为0。Alleynan则相反。
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)
这样以来，数据集就全转换为数值格式了。
再接下来，就可以转换成张量格式以便运算。
四. python的PyTorch库
1.将数据集转换成张量格式
x, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
print(x, y)
