island- 发现某个企鹅物种的岛屿。culmen_length_mm- 企鹅喙顶部脊的长度。culmen_depth_mm- 企鹅喙的高度。flipper_length_mm- 企鹅鳍状翅膀的长度。body_mass_g- 企鹅的体重。sex- 企鹅的性别。
下载、预处理和拆分数据
在本部分中，您将下载公开提供的 BigQuery 数据集并准备其数据。如需准备数据，请执行以下操作：
将分类特征（使用字符串而不是数字来描述的特征）转换为数字数据。例如，将三种企鹅类型的名称转换为数值
0、1和2。移除数据集中未使用的所有列。
移除无法使用的所有行。
将数据拆分为两组不同的数据。每组数据都存储在一个熊猫
DataFrame对象中。df_trainDataFrame包含用于训练模型的数据。df_for_predictionDataFrame包含用于生成预测的数据。
处理完数据后，代码会将三个分类列的数值映射到其字符串值，然后输出这些值，以便您可以查看数据的形式。
如需下载和处理数据，请在笔记本中运行以下代码：
import numpy as np
import pandas as pd
LABEL_COLUMN = "species"
# Define the BigQuery source dataset
BQ_SOURCE = "bigquery-public-data.ml_datasets.penguins"
# Define NA values
NA_VALUES = ["NA", "."]
# Download a table
table = bq_client.get_table(BQ_SOURCE)
df = bq_client.list_rows(table).to_dataframe()
# Drop unusable rows
df = df.replace(to_replace=NA_VALUES, value=np.NaN).dropna()
# Convert categorical columns to numeric
df["island"], island_values = pd.factorize(df["island"])
df["species"], species_values = pd.factorize(df["species"])
df["sex"], sex_values = pd.factorize(df["sex"])
# Split into a training and holdout dataset
df_train = df.sample(frac=0.8, random_state=100)
df_for_prediction = df[~df.index.isin(df_train.index)]
# Map numeric values to string values
index_to_island = dict(enumerate(island_values))
index_to_species = dict(enumerate(species_values))
index_to_sex = dict(enumerate(sex_values))
# View the mapped island, species, and sex data
print(index_to_island)
print(index_to_species)
print(index_to_sex)
以下是针对非数字特征输出的映射值：
{0: 'Dream', 1: 'Biscoe', 2: 'Torgersen'}
{0: 'Adelie Penguin (Pygoscelis adeliae)', 1: 'Chinstrap penguin (Pygoscelis antarctica)', 2: 'Gentoo penguin (Pygoscelis papua)'}
{0: 'FEMALE', 1: 'MALE'}
前三个值是企鹅居住的岛屿。接下来的三个值很重要，因为它们映射到您在本教程结束时收到的预测。第三行显示 FEMALE 性别特征映射到 0，而 MALE 性别特征映射到 1。
创建用于训练模型的表格式数据集
在上一步，您下载并处理了数据。在此步骤中，您需要将存储在 df_train DataFrame 中的数据加载到 BigQuery 数据集中。然后，您可以使用 BigQuery 数据集来创建 Vertex AI 表格式数据集。此表格式数据集用于训练模型。如需了解详情，请参阅使用托管式数据集。
创建 BigQuery 数据集
如需创建 BigQuery 数据集以用于创建 Vertex AI 数据集，请运行以下代码。create_dataset 命令会返回一个新的 BigQuery DataSet。
# Create a BigQuery dataset
bq_dataset_id = f"{project_id}.dataset_id_unique"
bq_dataset = bigquery.Dataset(bq_dataset_id)
bq_client.create_dataset(bq_dataset, exists_ok=True)
创建 Vertex AI 表格式数据集
如需将 BigQuery 数据集转换为 Vertex AI 表格数据集，请运行以下代码。您可以忽略有关使用表格数据进行训练所需的行数的警告。由于本教程的目的是快速向您展示如何获取预测结果，因此我们使用了一组相对较小的数据来向您展示如何生成预测结果。在实际使用场景中，表格数据集中至少要有 1000 行。create_from_dataframe 命令会返回 Vertex AI TabularDataset。
# Create a Vertex AI tabular dataset
dataset = aiplatform.TabularDataset.create_from_dataframe(
df_source=df_train,
staging_path=f"bq://{bq_dataset_id}.table-unique",
display_name="sample-penguins",
)
现在，您已拥有用于训练模型的 Vertex AI 表格式数据集。
（可选）在 BigQuery 中查看公共数据集
如果您想查看本教程中使用的公共数据，可以在 BigQuery 中打开。
在 Google Cloud 的搜索中，输入“BigQuery”，然后按回车键。
在搜索结果中，点击“BigQuery”
在浏览器窗口中，展开 bigquery-public-data。
在 bigquery-public-data 下，展开 ml_datasets，然后点击企鹅。
点击字段名称下的任一名称以查看该字段的数据。
