【机器学习-＞预处理】pandas数据预处理：读取csv、处理缺失数据、转换为tensor_pandas 读第一行缺失的csv

pandas数据预处理

新建csv

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')
    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csv

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
"""
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处理缺失数据

常用的方法有插值法和删除法

# 插值法
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
# 插值-平均值
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
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
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)
"""
   NumRooms  Alley_Pave  Alley_nan
0       3.0           1          0
1       2.0           0          1
2       4.0           0          1
3       3.0           0          1
"""
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转换为tensor

import torch

X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
X, y
"""
(tensor([[3., 1., 0.],
         [2., 0., 1.],
         [4., 0., 1.],
         [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),
 tensor([127500, 106000, 178100, 140000]))
"""
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参考文献

1. 动手学深度学习