深度学习——数据预处理

一、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。下面简要介绍了使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。

1、创建文件存入数据集后读取数据集

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
//创建文件并写入数据
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,Pricen')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000n')
    f.write('4,NA,178100n')
    f.write('NA,NA,140000n')

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
//读取文件数据
data = pd.read_csv(data_file)
print(data)

输出：

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。

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

输出：

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)

输出：

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。

import torch

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

输出：

二、小结

1. 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。
2. 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。
3. 数据预处理是为了改善数据挖掘分析工作，减少时间，降低成本和提高质量。很有必要，就像做菜不洗菜，这样的人做出来的菜质量也不会好在哪里，没人愿意吃。

三、完整代码展示

import torch
import os
# 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


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,Pricen')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000n')
    f.write('4,NA,178100n')
    f.write('NA,NA,140000n')

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

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

inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

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

print(X)
print(y)