为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，通常使用pandas软件包。

读取数据集

举一个例子，我们首先创建一个人工数据集，并存储在csv（逗号分隔值）文件data/house_tiny.csv中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。下面的mkdir_if_not_exist函数可确保目录data存在。

下面我们将数据集按行写入CSV文件中。

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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')

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”）。

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# 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)

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。

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

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。

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

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。

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import torch

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