深度学习预备知识2——数据预处理

Python中常用的数据分析工具中,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

首先创建一个人工数据集,并存储在CSV(逗号分隔值)文件 …/data/house_tiny.csv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。将数据集按行写入CSV文件中:

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,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”)。

import pandas as pd

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

#    NumRooms Alley   Price
# 0       NaN  Pave  127500
# 1       2.0   NaN  106000
# 2       4.0   NaN  178100
# 3       NaN   NaN  140000

2 处理缺失值

“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。

通过位置索引iloc,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)

#    NumRooms Alley
# 0       3.0  Pave
# 1       2.0   NaN
# 2       4.0   NaN
# 3       3.0   NaN

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)

#    NumRooms  Alley_Pave  Alley_nan
# 0       3.0           1          0
# 1       2.0           0          1
# 2       4.0           0          1
# 3       3.0           0          1

3 转换为张量格式

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,可以通过那些张量函数来进一步操作:

import torch

X = torch.tensor(inputs.to_numpy(dtype=float))
y = torch.tensor(outputs.to_numpy(dtype=float))
X, y

# (tensor([[3., 1., 0.],
#          [2., 0., 1.],
#          [4., 0., 1.],
#          [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),
#  tensor([127500., 106000., 178100., 140000.], dtype=torch.float64))

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