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到目前為止，我們一直在處理以現(xiàn)成張量形式到達(dá)的合成數(shù)據(jù)。然而，要在野外應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，我們必須提取以任意格式存儲(chǔ)的雜亂數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理以滿(mǎn)足我們的需要。幸運(yùn)的是，pandas 庫(kù)可以完成大部分繁重的工作。本節(jié)雖然不能替代適當(dāng)?shù)?/font>pandas 教程，但將為您提供一些最常見(jiàn)例程的速成課程。

2.2.1. 讀取數(shù)據(jù)集

逗號(hào)分隔值 (CSV) 文件普遍用于存儲(chǔ)表格（類(lèi)似電子表格）數(shù)據(jù)。此處，每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)記錄并由多個(gè)（逗號(hào)分隔）字段組成，例如，“Albert Einstein,March 14 1879,Ulm,Federal polytechnic school,Accomplishments in the field of gravitational physics”。為了演示如何加載 CSV 文件pandas，我們?cè)谙旅鎰?chuàng)建了一個(gè) CSV 文件 ../data/house_tiny.csv。此文件表示房屋數(shù)據(jù)集，其中每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)不同的房屋，列對(duì)應(yīng)房間數(shù) ( NumRooms)、屋頂類(lèi)型 ( RoofType) 和價(jià)格 ( Price)。

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,RoofType,Price NA,NA,127500 2,NA,106000 4,Slate,178100 NA,NA,140000''')

現(xiàn)在讓我們導(dǎo)入pandas并加載數(shù)據(jù)集read_csv。

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

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

  NumRooms RoofType  Price
0    NaN   NaN 127500
1    2.0   NaN 106000
2    4.0  Slate 178100
3    NaN   NaN 140000

2.2.2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們訓(xùn)練模型在給定一組輸入值的情況下預(yù)測(cè)指定的目標(biāo)值。我們處理數(shù)據(jù)集的第一步是分離出對(duì)應(yīng)于輸入值和目標(biāo)值的列。我們可以按名稱(chēng)或通過(guò)基于整數(shù)位置的索引 ( ) 選擇列。iloc

您可能已經(jīng)注意到，pandas將所有 CSV 條目替換NA為一個(gè)特殊的NaN（不是數(shù)字）值。這也可能在條目為空時(shí)發(fā)生，例如“3,,,270000”。這些被稱(chēng)為缺失值，它們是數(shù)據(jù)科學(xué)的“臭蟲(chóng)”，是您在整個(gè)職業(yè)生涯中都會(huì)遇到的持續(xù)威脅。根據(jù)上下文，缺失值可以通過(guò) 插補(bǔ)或刪除來(lái)處理。插補(bǔ)用缺失值的估計(jì)值替換缺失值，而刪除只是丟棄那些包含缺失值的行或列。

以下是一些常見(jiàn)的插補(bǔ)啟發(fā)法。對(duì)于分類(lèi)輸入字段，我們可以將其視為NaN一個(gè)類(lèi)別。由于該RoofType 列采用值Slate和NaN，pandas可以將此列轉(zhuǎn)換為兩列RoofType_Slate和RoofType_nan。屋頂類(lèi)型為的行將分別將和 Slate的值設(shè)置為 1 和 0。相反的情況適用于具有缺失值的行。RoofType_SlateRoofType_nanRoofType

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True) print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True) print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True) print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

inputs, targets = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True) print(inputs)

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    NaN        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    NaN        0       1

對(duì)于缺失的數(shù)值，一種常見(jiàn)的啟發(fā)式方法是用 NaN相應(yīng)列的平均值替換條目。

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

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

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

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

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

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

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

  NumRooms RoofType_Slate RoofType_nan
0    3.0        0       1
1    2.0        0       1
2    4.0        1       0
3    3.0        0       1

2.2.3. 轉(zhuǎn)換為張量格式

inputs現(xiàn)在和中的所有條目targets都是數(shù)字，我們可以將它們加載到張量中（回憶一下2.1 節(jié)）。

import torch X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(targets.values) X, y

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

from mxnet import np X, y = np.array(inputs.values), np.array(targets.values) X, y

(array([[3., 0., 1.],
    [2., 0., 1.],
    [4., 1., 0.],
    [3., 0., 1.]], dtype=float64),
 array([127500, 106000, 178100, 140000], dtype=int64))

from jax import numpy as jnp X, y = jnp.array(inputs.values), jnp.array(targets.values) X, y

No GPU/TPU found, falling back to CPU. (Set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 and rerun for more info.)

(Array([[3., 0., 1.],
    [2., 0., 1.],
    [4., 1., 0.],
    [3., 0., 1.]], dtype=float32),
 Array([127500, 106000, 178100, 140000], dtype=int32))

import tensorflow as tf X, y = tf.constant(inputs.values), tf.constant(targets.values) X, y

(<tf.Tensor: shape=(4, 3), dtype=float64, numpy=
 array([[3., 0., 1.],
    [2., 0., 1.],
    [4., 1., 0.],
    [3., 0., 1.]])>,
 <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=int64, numpy=array([127500, 106000, 178100, 140000])>)

2.2.4. 討論

您現(xiàn)在知道如何對(duì)數(shù)據(jù)列進(jìn)行分區(qū)、估算缺失變量以及將pandas數(shù)據(jù)加載到張量中。在第 5.7 節(jié)中，您將掌握更多數(shù)據(jù)處理技能。雖然這個(gè)速成課程讓事情變得簡(jiǎn)單，但數(shù)據(jù)處理可能會(huì)變得棘手。例如，我們的數(shù)據(jù)集可能分布在從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中提取的多個(gè)文件中，而不是到達(dá)單個(gè) CSV 文件。例如，在電子商務(wù)應(yīng)用程序中，客戶(hù)地址可能存在于一個(gè)表中，而購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)則存在于另一個(gè)表中。此外，從業(yè)者還面臨著分類(lèi)和數(shù)字以外的無(wú)數(shù)數(shù)據(jù)類(lèi)型。其他數(shù)據(jù)類(lèi)型包括文本字符串、圖像、音頻數(shù)據(jù)和點(diǎn)云。通常，需要先進(jìn)的工具和高效的算法來(lái)防止數(shù)據(jù)處理成為機(jī)器學(xué)習(xí)管道中的最大瓶頸。當(dāng)我們涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)這些問(wèn)題。最后，我們必須關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量。現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)集經(jīng)常受到異常值、傳感器錯(cuò)誤測(cè)量和記錄錯(cuò)誤的困擾，在將數(shù)據(jù)輸入任何模型之前必須解決這些問(wèn)題。數(shù)據(jù)可視化工具，例如 seaborn、 Bokeh或 matplotlib可以幫助您手動(dòng)檢查數(shù)據(jù)并形成關(guān)于您可能需要解決的問(wèn)題的直覺(jué)。

2.2.5. 練習(xí)

嘗試從UCI 機(jī)器學(xué)習(xí)存儲(chǔ)庫(kù)加載數(shù)據(jù)集，例如 Abalone并檢查它們的屬性。其中有多少缺失值？變量的哪一部分是數(shù)字的、分類(lèi)的或文本的？
嘗試按名稱(chēng)而不是按列號(hào)索引和選擇數(shù)據(jù)列。有關(guān)索引的 Pandas 文檔包含有關(guān)如何執(zhí)行此操作的更多詳細(xì)信息。
您認(rèn)為您可以通過(guò)這種方式加載多大的數(shù)據(jù)集？可能有什么限制？提示：考慮讀取數(shù)據(jù)的時(shí)間、表示、處理和內(nèi)存占用。在筆記本電腦上試試這個(gè)。如果您在服務(wù)器上試用它會(huì)發(fā)生什么變化？
您將如何處理具有大量類(lèi)別的數(shù)據(jù)？如果類(lèi)別標(biāo)簽都是唯一的怎么辦？你應(yīng)該包括后者嗎？
你能想到什么 pandas 的替代品？如何從文件加載 NumPy 張量？查看Pillow，Python 圖像庫(kù)。

審核編輯：湯梓紅

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