【pytorch学习】之数据预处理

2 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。

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”）。

import pandas as pd

data = pd.read_csv(data_file)

print(data)

   NumRooms Alley   Price

0       NaN  Pave  127500

1       2.0   NaN  106000

2       4.0   NaN  178100

3       NaN   NaN  140000

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]

# 选取数值类型的列

numeric_columns = inputs.select_dtypes(include=[np.number])

means = numeric_columns.mean()

inputs = inputs.fillna(means)

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

# True为1，Flase为0

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。

import torch

X = 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))

声明：

本系列学习笔记主要以《动手学深度学习》的pytorch版本为主。

详细见GitHub：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

或者 https://zh.d2l.ai/