一、pandas
形象地来说，pandas 是 Python 里专门用来处理“表格型数据”的 “超级工具包”。
为什么机器学习离不开它？
机器学习的第一步是数据预处理，而pandas是完成这个步骤最称手的工具。
- 拿到的原始数据往往是 CSV/Excel 格式，需要用 pandas 读取并清洗。
- 它能把杂乱的原始数据，整理成模型可以直接输入的干净特征。
- 处理完后，通过
to_numpy()转成Numpy数组，再转成tensor，就能传给 PyTorch训练模型了。
二、读取数据集
下面步骤都需要进行跟练。
我们首先创建一个人工数据集，并存储在csv文件里。
然后，我们要从这个csv文件中读取原始数据集。
于是，导入pandas包，调用read_csv函数来读取数据集。
三、处理缺失值*
NaN代表缺失值，而机器学习模型无法直接处理包含NaN的数据。因此，处理缺失值（NaN）是数据预处理中必不可少的一步。
首先，通过位置索引iloc，将data分为inputs和outputs。
1. 数值
（1）均值填充法
对于inputs中缺少的数值，我们一般采用均值填充法。即用这一列的均值来替换NaN。
inputs.mean()求均值，numeric_only即只针对数值型。
（2）删除法
当然，在实际应用中，如果某一列缺失值占比极高，我们还会采用删除法，见作业第一题。
2. 类别值、离散值
对于inputs中缺少的类别值或离散值，我们将NaN看作一个类别☝️。
比如Alley这一列，它就只有两个类别值：Pave和NaN，pandas会自动将这一列转换为“Alley_Pave”和“Alley_NaN”，然后用0和1来表示这一行的类别值。
四、转换格式
现在inputs和outputs里都是数值类型，我们需要将它转换为Tensor格式。
先要通过to_numpy转成Numpy格式，再通过torch.tensor转成Tensor格式。
五、作业*
创建包含更多行和列的原始数据集。
（懒得自己输，让ai帮我生成了一个学生-成绩表）
1. 删除缺失值最多的列。
第一反应是循环，而pandas的核心优势之一就是向量化操作—— 它会对整个表格进行批量处理，而不需要像操作原生 Python 列表 那样手动写for循环。
（1）首先，读取数据集后，统计每一列的缺失值数量：
- data.isnull()：表格里每个值是否缺失，返回一个跟data一样大的数组
- data.isnull().sum()：默认按列求和
（2）然后，找到缺失值最多的那一列：
- missing_count.idxmax：返回最大值对应的索引，即列名。
（3）最后，删掉这一列
总的来说，上面是新手建议一步步写的，其实可以写成一句：
2. 将预处理后的数据集转换为张量格式。
（1）先均值填充缺失值
（2）转换
