【深度学习】S1 预备知识 P2 数据预处理

本文主要是介绍【深度学习】S1 预备知识 P2 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！

在应用深度学习技术解决实际问题时，数据的预处理步骤至关重要。在 Python 的各种数据分析工具中，我们选择了 pandas 库来进行这一工作，因为它能与张量兼容。在本篇博文中，我们将概述如何使用 pandas 对原始数据进行预处理，并将其转换成张量格式。

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准备工作

本节博文通过调用 Python Pandas 库实现操作，需要读者预安装完成 Pandas 包：

conda install pandas
pip install pandas

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创建数据集

如果读者没有初始数据集，可以通过 write 函数创建 csv 数据集。

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')f.write('NA,Pave,127500\n')f.write('2,NA,106000\n')f.write('4,NA,178100\n')f.write('NA,NA,140000\n')

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读取数据集

读取数据集，我们通过导入 pandas 并调用 read_csv 函数。上述数据集 house_tiny.csv 有四行三列，其中每行描述了房间数量 (NumRooms) ，巷子类型 (Alley) 以及房间价格 (Price)；

import os
import pandas as pddata_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
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

至此，我们已经成功读取到了数据集 house_tiny.csv 中的数据。然而在读取到的结果中，我们注意到存在大量的 NaN 值，这些值代表着数据的缺失。下面将阐述数据缺失的处理办法。

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处理缺失值

处理数据缺失的常见方法包括插值法和数据删除法。在插值法中，我们会用一个估计的数值来填补缺失的数据，其中一种常见的插值策略是利用周围非缺失数据的平均值来估计缺失值。然而，处理连续数据和离散数据的缺失值时，我们需要采用不同的策略。

处理连续数据缺失值

首先，以及房间数量（NumRooms）为例，我们将利用周围非缺失数据的平均值来估计缺失值。在这里，我们使用 mean() 函数。

numRooms = data.iloc[:, 0]
print(numRooms)
numRooms = numRooms.fillna(numRooms.mean())
print(numRooms)

0    NaN
1    2.0
2    4.0
3    NaN
Name: NumRooms, dtype: float64
0    3.0
1    2.0
2    4.0
3    3.0
Name: NumRooms, dtype: float64

处理离散数据缺失值

在对离散数据处理缺失值时，我们将 NaN 视作一个独立的类别。以“巷子类型”（Alley）为例，这一列只有两种可能的值：“Pave” 和 NaN。

借助 pandas 库，我们可以把这个列拆分成两列：“Pave” 和 “NaN”。在拆分后的两列中，如果巷子类型是 “Pave”，那么 “Pave” 列的值为 1，而 “NaN” 列的值为 0 ；如果巷子类型是 NaN，则反之。

为了实现这一点，我们使用了 get_dummies() 函数，并通过设置 dummy_na 参数来决定是否创建一个代表 NaN 的额外列。

alley = data.iloc[:, 1]
print(alley)
alley = pd.get_dummies(alley, dummy_na=True)
print(alley)

0    Pave
1     NaN
2     NaN
3     NaN
Name: Alley, dtype: objectPave    NaN
0   True  False
1  False   True
2  False   True
3  False   True

如上，我们将数据集 house_tiny.csv 中缺失的连续数据（房间数量）、离散数据（巷子类型）处理完成。

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转换为张量格式

在对数据集处理完缺失值后，我们将其转换成张量格式。

完整代码如下：

import os
import pandas as pd
import torchdata_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
data = pd.read_csv(data_file)inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
# print(inputs, outputs)
inputs['NumRooms'] = inputs['NumRooms'].fillna(inputs['NumRooms'].mean())
inputs['Alley'] = pd.get_dummies(inputs['Alley'], dummy_na=False)
# print(inputs)
X = torch.tensor(inputs.to_numpy(dtype=float))
y = torch.tensor(outputs.to_numpy(dtype=float))\print(X)
print(y)

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

至此，我们使用 pandas 对原始数据进行预处理，读取数据集，处理缺失值；最后，将其转换为张量格式。

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此上，如有任何为题，请留言或者联系，谢谢~

2024.2.12

这篇关于【深度学习】S1 预备知识 P2 数据预处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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