1. 数据写入：
   os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
data_file1= os.path.join('..', 'data', 'animals.csv')
with open(data_file1,'w',encoding='utf8') as f: #open文件名参数不要打引号
f.write('动物,年龄,特点,sex\n')
f.write('马,4,跑的快,NA\n')
f.write('猪,5,喜欢吃,NA\n')
data1= pd.read_csv(data_file1)
data1

2. 列（特征）标签获取：
   aa=data1.columns
aa[1],aa

('年龄', Index(['动物', '年龄', '特点', 'sex'], dtype='object'))

3. 缺失值分析：

• 各变量基本非缺失样本统计：data1.info()
• 具体每一个变量非缺失样本统计：data1['动物'].isna().sum()
• 查看各个变量具体缺失：data1.isna().sum()

4. 删除列变量:data2=data1.drop(label,axis=1) #axis=1,按列删除

• 删除多个变量举例：data2=data1.drop(data1[['sex','特点']],axis=1)
• 删除一个变量举例：data3=data1.drop('特点',axis=1)

5. dataframe转化为tensor:

• 分类变量编码：
  data3 = pd.get_dummies(data3, dummy_na=True)
print(data3)
#整体一个data3一起进行，而不需要把分类变量编码出来再进行编码
  
• 转化为张量：
  y = torch.tensor(data3.values)
y
  ``