3.2. 数据预处理¶
为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，
而不是从那些准备好的张量格式数据开始。
在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。
像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。
本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。
后面的章节将介绍更多的数据预处理技术。
3.2.1. 读取数据集¶
举一个例子，我们首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件
../data/house_tiny.csv中。
以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。
下面我们将数据集按行写入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
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')
要从创建的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”）。
# 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas
# !pip install pandas
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
3.2.2. 处理缺失值¶
注意，“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。 在这里，我们将考虑插值法。
通过位置索引iloc，我们将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]
numeric_cols = inputs.select_dtypes(include=['number']).columns
non_numeric_cols = inputs.select_dtypes(exclude=['number']).columns
inputs[numeric_cols] = inputs[numeric_cols].fillna(inputs[numeric_cols].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。 #@tab
mxnet#@tab
mxnet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”。
巷子类型为“Pave”的行会将“Alley_Pave”的值设置为1，“Alley_nan”的值设置为0。
缺少巷子类型的行会将“Alley_Pave”和“Alley_nan”分别设置为0和1。
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)
NumRooms Alley_Pave Alley_nan
0 3.0 True False
1 2.0 False True
2 4.0 False True
3 3.0 False True
3.2.3. 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。
当数据采用张量格式后，可以通过在
3.1节中引入的那些张量函数来进一步操作。
import mlx.core as mx
X = mx.array(inputs.to_numpy(dtype=float))
y = mx.array(outputs.to_numpy(dtype=float))
X, y
(array([[3, 1, 0],
[2, 0, 1],
[4, 0, 1],
[3, 0, 1]], dtype=float32),
array([127500, 106000, 178100, 140000], dtype=float32))
3.2.4. 小结¶
pandas软件包是Python中常用的数据分析工具中，pandas可以与张量兼容。用
pandas处理缺失的数据时，我们可根据情况选择用插值法和删除法。