数据预处理
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。
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”）。
# 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)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)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 数据操作 中引入的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。
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。