1. 创建
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')os.makedirs(): 创建一个文件夹, 括号里是路径
os.path.join('..', 'data'): 把括号里的路径组合起来, '..'指的是本代码文件的上一级目录, data即为要创建的文件夹
exist_ok=True: 意思是即使data文件夹已经存在了也不会报错尽管文件夹里还没有csv文件, 但是我们可以先创建一个指向csv文件的路径
os.path.join可以把路径和文件名组合在一起
csv文件指的是只用逗号分隔的文件with open(路径+文件名, 模式) as 变量: 以某种方式打开该文件, 模式 r表示只读模式, w表示写入模式, a表示追加模式(都是写内容, w是覆盖, a是添加)
变量会接收文件这个对象, 在后续操作用变量名代替即可
如果该文件不存在并且模式是w或者a, 那么with open函数会在该路径下自动创建该文件, 如果是r则会报错
NA在pandas里面表示缺失值, 对于数值数据pandas也会用浮点值NaN表示缺失值; None是python内置的缺失值pd.read_csv(): 读取一个csv文件并将其转换为一个Pandas数据框的函数
数据框可以看作是一个二维的数组或矩阵
csv文件的可视化：
2.读入
import pandas as pd
data = pd.read_csv(data_file)
print(data)
/*
output：
NumRooms Alley Price
0 NaN Pave 127500
1 2.0 NaN 106000
2 4.0 NaN 178100
3 NaN NaN 140000
*/3.处理缺失值
“NAN”项代表缺失值。处理缺失数据的典型方法包括插值法和删除法，其中插值法用一个替代值弥补缺失值，删除法则直接忽略缺失值。这里使用插值法。
通过位置索引iloc，将data分成inputs和outputs，其中前者为data的前两列，后者为data最后一列。对于inputs中缺少的数值，用同一列的均值替换“NAN”项。这里的2替换成-1也可以。通过.fillna()填充空值。.mean()求平均值，inputs只有第一列可求平均值，所以不写。
对于inputs中的类别值或离散值，将“NAN”视为一个类别。由于“巷子类型”（“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。用.get_dummies()来生成两列one-hot，保留分类变量中的缺失值，将其单独作为一列，加dummy_na= True，处理过后就会分为两列，由值0，1来表示类型。
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)
/*
output：
NumRooms Alley
0 3.0 Pave
1 2.0 NaN
2 4.0 NaN
3 3.0 NaN
*/
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
*/4 .转换为张量格式
X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
X, y
/*
output：
(tensor([[3., 1., 0.],
[2., 0., 1.],
[4., 0., 1.],
[3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),
tensor([127500, 106000, 178100, 140000]))
*/
