动手学深度学习【数据操作+数据预处理】

2024-09-09 05:04

本文主要是介绍动手学深度学习【数据操作+数据预处理】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

import osos.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')

其中李沐老师原本的//运行报错,根据报错信息大概就是没有权限去操作,改为.之后就是在当前目录下操作,生成一个csv。

import pandas as pd
data = pd.read_csv(data_file)
print(data)
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean(numeric_only=1))
print(inputs)

如果inputs.fillna(inputs.mean())直接运行的话会报错,因为字符型和数值型的不能一块运算,这里求平均值mean的时候加上numeric_only=1,意思是只计算数值型的就可以解决。

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

 我自己在学的时候没学过pandas,所以有个疑问,为什么dummies只分了第三列的?get_dummies() 函数通常不会主动对数值型的列进行分类处理。这个函数的主要目的是将分类变量(categorical variables),特别是那些以字符串或其他非数值形式存在的分类数据,转换为虚拟变量(dummy variables)或独热编码(one-hot encoding)的形式。

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