pytorch 深度学习之数据预处理

2022-04-15 17:32:42 阅读：182 来源： 互联网

标签：inputs NumRooms NaN Alley pytorch Pave 深度 data 预处理

读取数据集

创建数据，写入到 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") # 列名称
    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")

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

处理缺失值

“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。
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]
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

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”:

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

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,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]))

标签：inputs,NumRooms,NaN,Alley,pytorch,Pave,深度,data,预处理
来源： https://www.cnblogs.com/xiaojianliu/p/16150223.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

pytorch 深度学习之数据预处理

读取数据集

处理缺失值

转换为张量格式