翻译: 2.2 Pandas Pytorch 数据预处理 深入神经网络2.2.1 读取数据集2.2.2 处理缺失数据2.2.3 转换为张量格式2.2.4 概括2.2.5 练习参考
到目前为止，我们已经介绍了多种技术来处理已经存储在张量中的数据。为了将深度学习应用于解决现实世界的问题，我们通常从预处理原始数据开始，而不是那些精心准备的张量格式数据。在 Python 中流行的数据分析工具中，pandas包是常用的。与庞大的 Python 生态系统中的许多其他扩展包一样， pandas可以与张量一起使用。因此，我们将简要介绍预处理原始数据pandas并将其转换为张量格式的步骤。我们将在后面的章节中介绍更多的数据预处理技术。2.2.1 读取数据集例如，我们首先创建一个人工数据集，
