创建数据集

首先创建一个人工数据集，作为下文对数据缺失值预处理的案例，

import osos.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')

案例中包含数值缺失值（属性NumRooms）字符串缺失值（属性Alley）；

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展示数据集

通过 pandas 库 read_csv 函数读取 csv 文件，

import pandas as pddata = pd.read_csv(data_file)
print(data)

需要注意的是，不是 NaN 而是 NA 的原因，是因为上述创建数据集时 NA 前包含空格；

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缺失值处理

对缺失数据的处理，典型方法包括 插值 与 删除，而对于很少的数据集，一般不采用删除的方法。以下展示插值的方法，插值包含 对于数值缺失值的插值 以及 对于字符串缺失值的插值。

首先对数值缺失值做插值处理，插入平均值，

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

注意加入 numeric_only=True 的原因是为了区分出数值缺失值以及字符串缺失值；

对于字符串的缺失值，可以把所有缺失值做成一个类。列中所有不同的值各自作为一个类，通过 pandas 库的 get_dummies 函数，进行分类操作，

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

如果不加入 dtype=int 属性，则一般默认为结果值为 True/False 而非 1/0；

将所有的缺失值以及所有的字符串转化为数值后，就可以转换为张量格式的 tensor 了，

import torchX, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)

64位浮点数一般计算比较慢，所以深度学习通常会使用32位浮点数；

以上便是一个对于数据缺失值的简单处理，以及最后转化为深度学习的数据结构。