PyTorch教程之?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1. 讀取數(shù)據(jù)集

逗號(hào)分隔值 (CSV) 文件普遍用于存儲(chǔ)表格（類似電子表格）數(shù)據(jù)。此處，每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)記錄并由多個(gè)（逗號(hào)分隔）字段組成，例如，“Albert Einstein,March 14 1879,Ulm,Federal polytechnic school,Accomplishments in the field of gravitational physics”。為了演示如何加載 CSV 文件pandas，我們?cè)谙旅鎰?chuàng)建了一個(gè) CSV 文件 ../data/house_tiny.csv。此文件表示房屋數(shù)據(jù)集，其中每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)不同的房屋，列對(duì)應(yīng)房間數(shù) ( NumRooms)、屋頂類型 ( RoofType) 和價(jià)格 ( Price)。

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,RoofType,Price
NA,NA,127500
2,NA,106000
4,Slate,178100
NA,NA,140000''')

現(xiàn)在讓我們導(dǎo)入pandas并加載數(shù)據(jù)集read_csv。

import pandas as pd

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

import pandas as pd

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

import pandas as pd

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

import pandas as pd

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

2.2.2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們訓(xùn)練模型在給定一組輸入值的情況下預(yù)測(cè)指定的目標(biāo)值。我們處理數(shù)據(jù)集的第一步是分離出對(duì)應(yīng)于輸入值和目標(biāo)值的列。我們可以按名稱或通過基于整數(shù)位置的索引 ( ) 選擇列。iloc

您可能已經(jīng)注意到，pandas將所有 CSV 條目替換NA為一個(gè)特殊的NaN（不是數(shù)字）值。這也可能在條目為空時(shí)發(fā)生，例如“3,,,270000”。這些被稱為缺失值，它們是數(shù)據(jù)科學(xué)的“臭蟲”，是您在整個(gè)職業(yè)生涯中都會(huì)遇到的持續(xù)威脅。根據(jù)上下文，缺失值可以通過 插補(bǔ)或刪除來處理。插補(bǔ)用缺失值的估計(jì)值替換缺失值，而刪除只是丟棄那些包含缺失值的行或列。

以下是一些常見的插補(bǔ)啟發(fā)法。對(duì)于分類輸入字段，我們可以將其視為NaN一個(gè)類別。由于該RoofType 列采用值Slate和NaN，pandas可以將此列轉(zhuǎn)換為兩列RoofType_Slate和RoofType_nan。屋頂類型為的行將分別將和 Slate的值設(shè)置為 1 和 0。相反的情況適用于具有缺失值的行。RoofType_SlateRoofType_nanRoofType

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

對(duì)于缺失的數(shù)值，一種常見的啟發(fā)式方法是用 NaN相應(yīng)列的平均值替換條目。

inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

2.2.3. 轉(zhuǎn)換為張量格式

inputs現(xiàn)在 和中的所有條目targets都是數(shù)字，我們可以將它們加載到張量中（回憶一下2.1 節(jié)）。

import torch

X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(targets.values)
X, y

(tensor([[3., 0., 1.],
     [2., 0., 1.],
     [4., 1., 0.],
     [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),
 tensor([127500, 106000, 178100, 140000]))

from mxnet import np

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

(array([[3., 0., 1.],
    [2., 0., 1.],
    [4., 1., 0.],
    [3., 0., 1.]], dtype=float64),
 array([127500, 106000, 178100, 140000], dtype=int64))