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')
f.write('NA,Pave,127500\n')
f.write('2,NA,106000\n')
f.write('4,NA,178100\n')
f.write('NA,NA,140000\n')
data = pd.read_csv(data_file)
print(data)
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
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean(numeric_only=True))
print(inputs)
iloc[行, 列]: 选择数据框或序列中的行和列
fillna(a): 用数值a填充数据框里面的缺失值(NA/NaN)
mean(axis=0/1): 用于计算平均值, 如果axis=0, 则是计算每一列的平均值, 1则是每一行; 如果什么都不写则默认为计算列
numeric_only=True: 意为只计算数值型的数据
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True, dtype = int)
print(inputs)
pd.get_dummies(): 将数据离散化, 把每一种状态看作一种取值; dummy_na=True表示把缺失值NaN也列出来; dtype = int表示取值为int类型
这样就可以把所有的条目都变成数值类型, 方便后期转化为张量
X, y=torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
print(X)
print(y)