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
将数据集按行写入csv文件中。
import os
os.makedirs(os.path.join('/home', 'data'), exist_ok=True)#确保目录存在
data_file = os.path.join('/home', 'data', 'house_tiny.csv')
print(data_file)
with open(data_file, 'w') as f:
f.write('NumRooms,Alley,Pricen') # 列名
f.write('NA,Pave,127500n') # 每行表示一个数据样本
f.write('2,NA,106000n')
f.write('4,NA,178100n')
f.write('NA,NA,140000n')
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 import pandas as pd data = pd.read_csv(data_file) print(data) # NumRooms Alley Price # 0 NaN Pave 127500 # 1 2.0 NaN 106000 # 2 4.0 NaN 178100 # 3 NaN NaN 140000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中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) print(inputs) # NumRooms Alley # 0 3.0 Pave # 1 2.0 NaN # 2 4.0 NaN # 3 3.0 NaN
[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“Pave”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 :numref:sec_ndarray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 # (tensor([[3., 1., 0.], # [2., 0., 1.], # [4., 0., 1.], # [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64), # tensor([127500, 106000, 178100, 140000]))
