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RSS订阅原创 【动手学深度学习】1.2 预备知识 使用 pandas 处理数据
当利用深度学习来解决现实世界的问题时，我们需要预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式。在 Python 中常用的数据分析工具中，通常使用 pandas 软件包，它与张量的数据格式兼容。“NaN”项代表缺失值，处理缺失数据的典型方法包括 插值法 和 删除法。前者使用一个替代值来代替 NaN；首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件 house_tiny.csv 中。经过以上步骤，house_tiny.csv 中除了第一行元素为名称，其他所有行的元素都是数值类型，可以转换为张量格式。
2025-02-19 23:46:28
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