【深入浅出学习笔记】李沐《动手学深度学习2.0》之数据预处理学习

本文主要是学习李沐：动手学深度学习2.0在线课程的笔记。
视频地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29125290。
教材全本：https://zh-v2.d2l.ai/
本课教材：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries/pandas.html
笔记地址：https://gitee.com/lhm8013609/mldl_-learning-notes/tree/master/1%E3%80%81DL_Limu/Notes

2021.05.08 数据预处理学习

os文件/目录方法模块学习

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)）而无需重新定义。

import os

# os.makedirs() 方法用于递归创建目录
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')

Note：

os.makedirs() 方法用于递归创建目录

• makedirs()方法语法格式如下：
  os.makedirs(path, mode=0o777)
• 参数
  path – 需要递归创建的目录，可以是相对或者绝对路径。
  mode – 权限模式。

os.path.join()函数用于路径拼接文件路径

• 路径表示
• . 表示当前目录
• .. 表示当前目录的上一级目录。
• ./表示当前目录下的某个文件或文件夹，视后面跟着的名字而定
• ../表示当前目录上一级目录的文件或文件夹，视后面跟着的名字而定。

* os.path.join(‘…’, ‘data’) 表示路径…data，实际是在当前目录创建data文件夹

• 会从第一个以”/”开头的参数开始拼接，之前的参数全部丢弃。
• 以上一种情况为先。在上一种情况确保情况下，若出现”./”开头的参数，会从”./”开头的参数的上一个参数开始拼接。
• 有多个以”/”开头的参数，从最后”/”开头的的开始往后拼接，之前的参数全部丢弃
• !!!注意：Linux下和Windows下有所区别，这是基于Windows下的结论，见评论：python路径拼接os.path.join()函数完全教程
• os.path.join(‘…’, ‘data’, ‘house_tiny.csv’) 表示当前目录的data文件夹下的house_tiny.csv文件的目录

with open(data_file, ‘w’) as f: f.write()

• 文件的写操作；
• 相关用法见：
• python 使用 with open（） as 读写文件；
• with open() as f 用法

import os

# windows环境下，结果如上所述，结论正确
print("1:",os.path.join('aaaa','/bbbb','ccccc.txt'))
print("2:",os.path.join('/aaaa','/bbbb','/ccccc.txt'))
print("3:",os.path.join('aaaa','./bbb','ccccc.txt'))

输出：

1: /bbbb\ccccc.txt
2: /ccccc.txt
3: aaaa\./bbb\ccccc.txt

读取文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv(data_file)
data

输出：

	NumRooms	Alley	Price
0	NaN	Pave	127500
1	2.0	NaN	106000
2	4.0	NaN	178100
3	NaN	NaN	140000

2.2.2. 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 和 删除，其中插值用替代值代替缺失值。而删除则忽略缺失值。在这里，我们将考虑插值。

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 中缺少的的数值，我们用同一列的均值替换 “NaN” 项。

# iloc[:,:]，逗号前是行，后是列，
# ：表示从哪行（列）到哪行（列），如下面的0:2即表示0-2列
# 第二列，即最后一列
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]

inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

输出：

   NumRooms Alley
0       3.0  Pave
1       2.0   NaN
2       4.0   NaN
3       3.0   NaN

Note：

iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）

• data.iloc[:, 0:2] 取data的所有行的0-2列
• loc函数：通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）
• 更多：Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）

fillna()，mean()函数

• fillna函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

• 参数：

• value：用于填充的空值的值。

• 更多参数：pandas 用均值填充缺失值NaN | fillna 方法解析

• mean()函数功能：求取均值：python 的numpy库中的mean()函数用法

• 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例：
  axis 不设置值，对 mn 个数求均值，返回一个实数
  axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1 n 矩阵
  axis = 1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵

• mean（A）
  若A为矩阵，则输出每一列的均值（一个向量）
  若A为列向量，则输出均值（一个数）
  若A为行向量，则也是输出均值（一个数），和列向量一样

使用jupyter notebook编辑文本和代码：使用jupyter notebook编辑文本和代码

• enter两行既是空一行
• 按两次dd可以删除单元格

对于 inputs 中的类别值或离散值，我们将 “NaN” 视为一个类别。由于 “巷子”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值 “Alley” 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           1          0
1       2.0           0          1
2       4.0           0          1
3       3.0           0          1

Note

pd.get_dummies，

官方文档： 点这

• pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)

• 默认按值分为几列，同时dummy_na=True表示用bool值表示具体值

• 以上只有pave和NAN两种值，所以分为两列，同时pave用1表示，NAN用0表示

• 对分类型变量，进行编码处理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()：点这

2021.05.11

2.2.3. 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 2.1节 中引入的那些张量函数来进一步操作。

import torch

x, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
x, y

输出：

(tensor([[3., 1., 0.],
         [2., 0., 1.],
         [4., 0., 1.],
         [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),
 tensor([127500, 106000, 178100, 140000]))

Note：inputs就是前面的房间号（NumRooster）、巷子（Alley）这些，而outputs就是价格price

2.2.4. 小结

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。

插值和删除可用于处理缺失的数据。

2.2.5. 练习

创建包含更多行和列的原始数据集。

删除缺失值最多的列。

将预处理后的数据集转换为张量格式。

作业：

# 1、创建原始数据集
import os
p_datafile = os.path.join('..', 'data', 'house.csv')
with open(p_datafile, 'w') as f:
    f.write('NumRoos,Alley,Size,Garden,Price\n')
    f.write('NA,Pave,100,Yes,127500\n')
    f.write('2,NA,200,Yes,187500\n')
    f.write('3,NA,150,No,155500\n')
    f.write('NA,NA,90,NA,100500\n')
    f.write('4,Pave,120,Yes,137500\n')

import pandas as pd

data1 = pd.read_csv(p_datafile)
data1

输出：

NumRoos	Alley	Size	Garden	Price
0	NaN	Pave	100	Yes	127500
1	2.0	NaN	200	Yes	187500
2	3.0	NaN	150	No	155500
3	NaN	NaN	90	NaN	100500
4	4.0	Pave	120	Yes	137500

Note：处理缺失值

• df.isnull()#是缺失值返回True，否则范围False
• df.isnull().sum()#返回每列包含的缺失值的个数
• df.dropna()#直接删除含有缺失值的行
• df.dropna(axis = 1)#直接删除含有缺失值的列
• df.dropna(how = ‘all’)#只删除全是缺失值的行
• df.dropna(thresh = 4)#保留至少有4个缺失值的行
• df.dropna(subset = [‘C’])#删除含有缺失值的特定的列
• dddf = ddf.dropna(subset=[‘jie_num’],axis=0)#删除含有缺失值的特定的行
• datanota = AData[AData[‘marital’].notna()]#删除某列中含有缺失值的行

* df.dropna()的Parameters说明：

DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

• axis 0为行 1为列，default 0，数据删除维度
• how {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all：删除全为nan的行
• thresh int，保留至少 int 个非nan行
• subset list，在特定列缺失值处理
• inplace bool，是否修改源文件

End

data1.isna().sum()# 返回每列包含的缺失值的个数

输出：

NumRoos    2
Alley      3
Size       0
Garden     1
Price      0
dtype: int64

# 2、删除缺失值最多的列
data1 = data1.dropna(axis=1, thresh=max(data1.isna().sum()))
# data1.dropna(axis=1, thresh=3)# 将在列的方向上三个为NaN的项删除

data1 = data1.fillna(data1.mean())# 将数值的空值填充为已有数值的平均值
data1

输出：

	NumRoos	Size	Garden	Price
0	3.0	100	Yes	127500
1	2.0	200	Yes	187500
2	3.0	150	No	155500
3	3.0	90	NaN	100500
4	4.0	120	Yes	137500

input1, output1 = data1.iloc[:, 0:3], data1.iloc[:,3]
input1, output1

输出：

(   NumRoos  Size Garden
 0      3.0   100    Yes
 1      2.0   200    Yes
 2      3.0   150     No
 3      3.0    90    NaN
 4      4.0   120    Yes,
 0    127500
 1    187500
 2    155500
 3    100500
 4    137500
 Name: Price, dtype: int64)

input1 = pd.get_dummies(input1, dummy_na=True) # 按值将Garden分为3列
input1

输出：

NumRoos	Size	Garden_No	Garden_Yes	Garden_nan
0	3.0	100	0	1	0
1	2.0	200	0	1	0
2	3.0	150	1	0	0
3	3.0	90	0	0	1
4	4.0	120	0	1	0

# 3、将其转换为张量格式
import torch 

a, b = torch.tensor(input1.values), torch.tensor(output1.values)
a, b

输出：

(tensor([[  3., 100.,   0.,   1.,   0.],
         [  2., 200.,   0.,   1.,   0.],
         [  3., 150.,   1.,   0.,   0.],
         [  3.,  90.,   0.,   0.,   1.],
         [  4., 120.,   0.,   1.,   0.]], dtype=torch.float64),
 tensor([127500, 187500, 155500, 100500, 137500]))

torch.Tensor和torch.tensor的区别

在Pytorch中，Tensor和tensor都用于生成新的张量。

a = torch.Tensor([1, 2])
a

a=torch.tensor([1,2])
a

首先我们从根源上来看看torch.Tensor()和torch.tensor()区别。

torch.Tensor
torch.Tensor()是Python类，更明确的说，是默认张量类型torch.FloatTensor()的别名，torch.Tensor([1,2]) 会调用Tensor类的构造函数__init__，生成单精度浮点类型的张量。

a=torch.Tensor([1,2])
a.type()

torch.tensor()

torch.tensor()仅仅是Python的函数，函数原型是：

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)

其中data可以是：list, tuple, array, scalar等类型。
torch.tensor()可以从data中的数据部分做拷贝（而不是直接引用），根据原始数据类型生成相应的torch.LongTensor，torch.FloatTensor，torch.DoubleTensor。

import numpy as np 
a = torch.tensor([1, 2])
a.type()

输出：

'torch.LongTensor'

b = torch.tensor([1., 2.])
b.type()

输出:

'torch.FloatTensor'

c = np.zeros(2, dtype=np.float64)
c = torch.tensor(c)
c.type()

输出：

'torch.DoubleTensor'

a, b=torch.Tensor(1), torch.Tensor([1])
a, b

输出：

(tensor([1.4013e-45]), tensor([1.]))

前者的标量1是作为size传入的，后者的向量1是作为value传入的

# astype函数用于array中数值类型转换
x = np.array([1, 2, 2.5])
x.astype(int)

输出：

array([1, 2, 2])

更多见：深入浅出之dtype( )和astype( )函数：点这

若有不当之处，请指教！更多资料请关注【公z号：龙一的编程life】