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pandas

news 2025/6/16 7:23:05

2.2 数据预处理

🏷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。
后面的章节将介绍更多的数据预处理技术。
在这里插入图片描述

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 osos.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) # 创建一个目录 ../data
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv') # 构造一个路径：../data/house_tiny.csv，用于保存 CSV 文件
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”）。

import pandas as pd
data = pd.read_csv(data_file, na_values='NA')
print(data)

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

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(numeric_only=True))
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        True      False
1       2.0       False       True
2       4.0       False       True
3       3.0       False       True

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。

import torchX = 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))