将csv数据转换成张量格式

问题：将csv数据转换成张量格式

1.1 读取数据集

先创建一个数据集，然后读出。

os.makedirs(os.path.join("..", "data"), exist_ok=True)
data_file = os.path.join("..", "data", "house_test.csv")
with open(data_file, 'w') as f:f.write('NumRooms,Room_age,Price\n')f.write('NA, 10, 188888\n') # 每⾏表⽰⼀个数据样本f.write('3, 15, 166666\n') f.write('4, 20, 178100\n') f.write('NA, NA, 140000\n')

data = pd.read_csv(data_file)
data

注：Python os.makedirs函数介绍

os.makedirs(name, mode=0o777, exist_ok=False)

• 作用: 用来创建多层目录，单层使用os.mkdir
• 参数说明：
  • name：创建的目录名
  • mode：要为目录设置的权限数字模式，默认的模式为 o777 (八进制)，为所有用户开通读、写、执行权限
  • exist_ok：是否在目录存在时触发异常。
    • exist_ok=False（默认值），在目标目录已存在的情况下触发FileExistsError异常
    • exist_ok=True，在目标目录已存在的情况下不会触发FileExistsError异常。

1.2 处理缺失值

• 连续型数据用均值填充

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
inputs

• 离散型数据编码成one_hot

inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
inputs

1.3 转换成张量

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

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