pytorch---数据预处理

到目前为止，我们已经介绍了处理存储在张量中数据的各种技术。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，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。因此，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。我们将在后面的章节中介绍更多的数据预处理技术。

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。下面的mkdir_if_not_exist函数可确保目录…/data存在。注意，注释#@save是一个特殊的标记，该标记下方的函数、类或语句将保存在d2l软件包中，以便以后可以直接调用它们（例如d2l.mkdir_if_not_exist(path)）而无须重新定义。

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：
# !pip install pandas