数据预处理

:label:sec_pandas

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。 我们将在后面的章节中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。

```{.python .input}

@tab all

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’)

  2. 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”）。
  4. ```{.python .input}
  5. #@tab all
  6. # 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas
  7. # !pip install pandas
  8. import pandas as pd
  10. data = pd.read_csv(data_file)
  11. 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。

```{.python .input}

@tab all

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) print(inputs)

  2. [**对于`inputs`中的类别值或离散值，我们将“NaN”视为一个类别。**]
  3. 由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值“Pave”和“NaN”，
  4. `pandas`可以自动将此列转换为两列“Alley_Pave”和“Alley_nan”。
  5. 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。
  6. 缺少巷子类型的行会将“Alley_Pave”和“Alley_nan”分别设置为0和1。
  8. ```{.python .input}
  9. #@tab all
  10. inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
  11. 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 :numref:sec_ndarray中引入的那些张量函数来进一步操作。

```{.python .input} from mxnet import np

X, y = np.array(inputs.values), np.array(outputs.values) X, y

  2. ```{.python .input}
  3. #@tab pytorch
  4. import torch
  6. X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
  7. X, y

```{.python .input}

@tab tensorflow

import tensorflow as tf

X, y = tf.constant(inputs.values), tf.constant(outputs.values) 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。

  1. 删除缺失值最多的列。
  2. 将预处理后的数据集转换为张量格式。

:begin_tab:mxnet Discussions :end_tab:

:begin_tab:pytorch Discussions :end_tab:

:begin_tab:tensorflow Discussions :end_tab: