2.2. 数据预处理¶ Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [pytorch] Open the notebook in Colab Colab [tensorflow] Open the notebook in Colab Colab [paddle] Open the notebook in Colab SageMaker Studio Lab Open the notebook in SageMaker Studio Lab
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。
本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。
后面的章节将介绍更多的数据预处理技术。
2.2.1. 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
../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。
下面我们将数据集按行写入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，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”）。
mxnetpytorchtensorflowpaddle# 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)
NumRooms Alley Price
0 NaN Pave 127500
1 2.0 NaN 106000
2 4.0 NaN 178100
3 NaN NaN 140000
# 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)
NumRooms Alley Price
0 NaN Pave 127500
1 2.0 NaN 106000
2 4.0 NaN 178100
3 NaN NaN 140000
# 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)
NumRooms Alley Price
0 NaN Pave 127500
1 2.0 NaN 106000
2 4.0 NaN 178100
3 NaN NaN 140000
# 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)
NumRooms Alley Price
0 NaN Pave 127500
1 2.0 NaN 106000
2 4.0 NaN 178100
3 NaN NaN 140000
2.2.2. 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。
mxnetpytorchtensorflowpaddleinputs, 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
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
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
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。
mxnetpytorchtensorflowpaddleinputs = 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
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
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
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
2.2.3. 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
2.1节中引入的那些张量函数来进一步操作。
mxnetpytorchtensorflowpaddlefrom mxnet import np
X, y = np.array(inputs.to_numpy(dtype=float)), np.array(outputs.to_numpy(dtype=float))
X, y
[07:09:22] ../src/storage/storage.cc:196: Using Pooled (Naive) StorageManager for CPU
(array([[3., 1., 0.],
[2., 0., 1.],
[4., 0., 1.],
[3., 0., 1.]], dtype=float64),
array([127500., 106000., 178100., 140000.], dtype=float64))
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))
import tensorflow as tf
X = tf.constant(inputs.to_numpy(dtype=float))
y = tf.constant(outputs.to_numpy(dtype=float))
X, y
( array([[3., 1., 0.], [2., 0., 1.], [4., 0., 1.], [3., 0., 1.]])>, import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') import paddle X, y = paddle.to_tensor(inputs.values), paddle.to_tensor(outputs.values) X, y (Tensor(shape=[4, 3], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, [[3., 1., 0.], [2., 0., 1.], [4., 0., 1.], [3., 0., 1.]]), Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, [127500, 106000, 178100, 140000])) 2.2.4. 小结¶ pandas软件包是Python中常用的数据分析工具中，pandas可以与张量兼容。 用pandas处理缺失的数据时，我们可根据情况选择用插值法和删除法。 2.2.5. 练习¶ 创建包含更多行和列的原始数据集。 删除缺失值最多的列。 将预处理后的数据集转换为张量格式。 mxnetpytorchtensorflowpaddleDiscussions Discussions Discussions Discussions