2.2. 数据预处理¶

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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”）。

# 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
     NaN  Pave  127500
     2.0   NaN  106000
     4.0   NaN  178100
     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。

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

   NumRooms Alley
     3.0  Pave
     2.0   NaN
     4.0   NaN
     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
     3.0        True      False
     2.0       False       True
     4.0       False       True
     3.0       False       True

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 Section 2.1中引入的那些张量函数来进一步操作。

import mindspore
import numpy as np

X, y = mindspore.Tensor(inputs.values.astype(np.float32)), mindspore.Tensor(outputs.values.astype(np.float32))
X, y

(Tensor(shape=[4, 3], dtype=Float32, value=
 [[ 3.00000000e+00,  1.00000000e+00,  0.00000000e+00],
  [ 2.00000000e+00,  0.00000000e+00,  1.00000000e+00],
  [ 4.00000000e+00,  0.00000000e+00,  1.00000000e+00],
  [ 3.00000000e+00,  0.00000000e+00,  1.00000000e+00]]),
 Tensor(shape=[4], dtype=Float32, value= [ 1.27500000e+05,  1.06000000e+05,  1.78100000e+05,  1.40000000e+05]))

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。

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