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1. 数据集的默认加载机制

Hugging Face 的 datasets 支持公开数据集和本地数据集。默认机制包括以下几种情况：

(1) 加载公开数据集

• 公开数据集（如 IMDB、GLUE）通常预定义了子集（train、validation、test）。
• 可以通过 split 参数选择加载特定的子集。

代码示例：

from datasets import load_dataset

# 加载公开数据集（IMDB）
dataset = load_dataset("imdb")

# 查看数据集的子集
print(dataset.keys())  # 输出：dict_keys(['train', 'test'])

# 加载训练集
train_data = load_dataset("imdb", split="train")
print(train_data[:5])  # 查看训练集前 5 条记录

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(2) 加载本地数据集

• 单文件：默认加载为 train 子集。
• 多文件：通过 data_files 参数指定多个文件，同时自定义子集名称。

代码示例：单文件

dataset = load_dataset("csv", data_files="data.csv")
print(dataset.keys())  # 输出：dict_keys(['train'])
print(dataset["train"][:5])  # 查看数据内容

代码示例：多文件

data_files = {
    "train": "train.csv",
    "validation": "validation.csv",
    "test": "test.csv"
}
dataset = load_dataset("csv", data_files=data_files)
print(dataset.keys())  # 输出：dict_keys(['train', 'validation', 'test'])
print(dataset["train"][:5])  # 查看训练集内容

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2. 数据集的自定义加载与子集命名

(1) 自定义单文件的子集名称

通过指定 data_files 的键名，为单文件加载的默认子集重新命名。

代码示例：

dataset = load_dataset("csv", data_files={"custom_subset": "data.csv"})
print(dataset.keys())  # 输出：dict_keys(['custom_subset'])
print(dataset["custom_subset"][:5])  # 查看自定义子集内容

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(2) 多文件加载直接定义子集名称

可以通过 data_files 指定每个文件对应的子集名称。

代码示例：

data_files = {
    "deck22": "file1.csv",
    "deck23": "file2.csv"
}
dataset = load_dataset("csv", data_files=data_files)
print(dataset.keys())  # 输出：dict_keys(['deck22', 'deck23'])
print(dataset["deck22"][:5])  # 查看 deck22 子集内容

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(3) 通过手动划分创建自定义子集

当加载的文件只有一个时，可以手动划分子集，并自定义子集名称。

代码示例：

from datasets import load_dataset

# 加载单文件
dataset = load_dataset("csv", data_files="data.csv")["train"]

# 按比例划分为 train 和 custom_subset
split = dataset.train_test_split(test_size=0.3)
custom_splits = {
    "train": split["train"],
    "custom_subset": split["test"]
}

print(custom_splits.keys())  # 输出：dict_keys(['train', 'custom_subset'])
print(custom_splits["custom_subset"][:5])  # 查看自定义子集内容

3. 嵌套数据的加载与处理

(1) 加载嵌套 JSON 数据

如果数据文件是嵌套 JSON，可以通过 field 参数指定加载的层级。

示例 JSON 数据：

{
  "user": {
    "id": 1,
    "profile": {"name": "Alice", "age": 25},
    "posts": [{"title": "First Post", "content": "Hello World"}]
  },
  "metadata": {"source": "app", "timestamp": "2023-12-25"}
}

代码示例：

dataset = load_dataset("json", data_files="nested.json")

# 查看顶层键
print(dataset["train"].column_names)  # 输出：['user', 'metadata']

# 加载特定字段（如 user）
user_data = load_dataset("json", data_files="nested.json", field="user")
print(user_data["train"][:5])  # 查看 user 部分内容

(2) 扁平化嵌套数据

如果嵌套层次过深，可以将数据扁平化以便后续处理。

代码示例：

def flatten(record):
    return {
        "user_id": record["user"]["id"],
        "user_name": record["user"]["profile"]["name"],
        "user_age": record["user"]["profile"]["age"],
        "first_post_title": record["user"]["posts"][0]["title"]
    }

# 扁平化数据
flattened_dataset = dataset["train"].map(flatten)
print(flattened_dataset[:5])  # 查看扁平化后的数据

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4. 按比例划分与数据检查

(1) 按比例划分子集

train_test_split 可以轻松按比例划分数据集，并生成新的子集。

代码示例：

split = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.2)

print(split.keys())  # 输出：dict_keys(['train', 'test'])
print(len(split["train"]), len(split["test"]))  # 查看每个子集的样本数量

(2) 检查数据集的结构和内容

通过以下方法快速检查数据集的结构：

• 列名：

  print(dataset["train"].column_names)  # 查看列名
  

• 数据类型：

  print(dataset["train"].features)  # 查看每列数据的类型
  

• 样本内容：

  print(dataset["train"][:5])  # 查看前 5 条记录
  

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5. 数据保存与重新加载

(1) 保存处理后的数据集

处理后的数据集可以保存到本地：

processed_dataset = dataset["train"].map(lambda x: {"new_column": x["column1"] * 2})
processed_dataset.save_to_disk("processed_dataset")

(2) 重新加载保存的数据集

from datasets import load_from_disk

loaded_dataset = load_from_disk("processed_dataset")
print(loaded_dataset[:5])  # 查看重新加载的数据

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6. 整合示例：多文件加载与自定义子集

以下是一个完整的加载和处理流程，涵盖多文件加载、自定义子集划分与保存操作：

from datasets import load_dataset

# Step 1: 加载多个文件并自定义子集名称
data_files = {
    "train": "train.csv",
    "validation": "validation.csv",
    "test": "test.csv"
}
dataset = load_dataset("csv", data_files=data_files)

# Step 2: 按比例划分 train 子集
split = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.2)
dataset["train"] = split["train"]
dataset["extra_validation"] = split["test"]

# Step 3: 检查数据集内容
print(dataset.keys())  # 输出：dict_keys(['train', 'validation', 'test', 'extra_validation'])

# Step 4: 保存处理后的数据集
dataset["extra_validation"].save_to_disk("extra_validation")

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总结

1. 单文件数据集默认加载为 train，可通过手动划分和重命名实现自定义子集。
2. 多文件方式可以直接通过 data_files 定义子集名称，简化操作。
3. 嵌套数据可以通过 field 加载指定层级，并通过扁平化方法处理复杂结构。

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踩坑记录：

1. 假设我们想把一个文件分给多个子集，这里非常麻烦

• 初次划分后，子集名称为 train 和 dec25。
• 第二次划分，dec25 被拆分为两个子集。
• 我们手动给新划分的子集命名为 validation 和 test，但原名称 dec25 本身不会被修改。

1. 初始数据集加载后，只有一个子集，默认名为 train。
2. 我们先将 train 按比例划分为 train 和 dec25。
3. 再将 dec25 进一步划分为 dec25_validation 和 test。

修订后的代码示例

from datasets import load_dataset

# Step 1: 加载整个 CSV 文件
dataset = load_dataset('csv', data_files='dataset.csv')['train']  # 默认所有数据归为 train

# Step 2: 按比例划分为 train 和 dec25
train_dec25_split = dataset.train_test_split(test_size=0.3)  # 按 7:3 分为 train 和 dec25
train_dec25 = {
    'train': train_dec25_split['train'],  # 保留 70% 数据作为 train
    'dec25': train_dec25_split['test']   # 剩下 30% 数据作为 dec25
}

# Step 3: 将 dec25 再划分为 dec25_validation 和 test
dec25_split = train_dec25['dec25'].train_test_split(test_size=0.5)  # 按 1:1 再分
final_dataset = {
    'train': train_dec25['train'],               # 原来的 train 保留不变
    'dec25_validation': dec25_split['train'],    # dec25 的一部分作为 validation
    'test': dec25_split['test']                  # dec25 的另一部分作为 test
}

# Step 4: 查看最终划分结果
print(final_dataset.keys())  # 输出：dict_keys(['train', 'dec25_validation', 'test'])

# 查看每个子集的样本数量
for subset_name, subset_data in final_dataset.items():
    print(f"{subset_name} 子集包含 {len(subset_data)} 条样本")

子集名称的变化与来源

1. 初次划分

   • train_test_split 返回的子集名称默认是 train 和 test。
   • 我们手动将 test 子集重新命名为 dec25，表示临时划分出的验证集。

2. 再次划分

   • 对 dec25 执行 train_test_split，默认生成新的 train 和 test 子集。
   • 我们重新命名：
     • 原来的 train 改为 dec25_validation。
     • 原来的 test 保留为 test。

示例数据与划分比例

假设初始数据集有 1000 条记录，划分过程如下：

(1) 初次划分

• train_dec25_split['train']：占总数据的 70%，即 700 条。
• train_dec25_split['test']（重命名为 dec25）：占总数据的 30%，即 300 条。

(2) 第二次划分

• dec25_split['train']（重命名为 dec25_validation）：占 dec25 的 50%，即 150 条。
• dec25_split['test']（保持为 test）：占 dec25 的 50%，即 150 条。

最终数据集分布：

• train: 700 条
• dec25_validation: 150 条
• test: 150 条

规律总结

1. 命名逻辑

   • 初次划分：默认子集名称是 train 和 test，可以手动将 test 改为其他名称（如 dec25）。
   • 再次划分：新生成的子集名称仍是 train 和 test，需要根据具体用途重新命名。

2. 索引值的变化

   • 每次执行 train_test_split，默认生成两个子集：
     • train: 保留的数据部分。
     • test: 新划分出的小部分数据。
   • 如果子集继续划分，索引值也会沿用 train 和 test。

3. 避免名称混淆

   • 在多次划分时，及时重命名子集（如 dec25_validation 和 test），确保不同阶段的子集名称清晰、唯一。

   • 代码中的 test_valid['test'] 可能会让人误解为原来的 dec25 被覆盖。需要明确说明：每次执行 train_test_split 都会生成新的子集对象，原子集不会被覆盖。

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2. Split = {} 而不是 Split = [ ]

在你的代码中，load_dataset函数被用来加载数据集，但由于使用了参数split=["train[:1%]", "test[-1%:]"]，导致返回的对象是一个列表（list）而不是通常的DatasetDict类型。下面详细解释这一现象的原因，以及如何正确理解和使用这段代码。

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核心机制：

• split 参数的默认行为是根据预定义的分割（如train、test、validation）生成一个DatasetDict。
• 但当传入列表时，它认为用户想要的结果是“多个分割片段的集合”，因此返回list。

from datasets import load_dataset

# 加载TSV格式的文件作为数据集
data_files = {"train": "drugsComTrain_raw.tsv", "test": "drugsComTest_raw.tsv"}  # 定义训练和测试文件
# 加载数据集并指定分割
ds = load_dataset(
    "csv",  # 数据集的格式为CSV（这里也兼容TSV）
    data_files=data_files,  # 指定文件路径
    delimiter="\t",  # TSV文件以制表符分隔
    split=["train[:1%]", "test[-1%:]"]  # 只取训练集的前1%和测试集的后1%
)

# 查看加载后的数据类型和结构
print(type(ds))  # <class 'list'>
print(len(ds))   # 2
print(ds[0])     # 第一部分数据，属于训练集切片
print(ds[1])     # 第二部分数据，属于测试集切片

1. 变量含义：
   • data_files: 包含训练文件和测试文件的路径。
   • delimiter="\t": 指定文件的分隔符为制表符。
   • split=["train[:1%]", "test[-1%:]"]: 将训练集取前1%，测试集取后1%。
   • ds: 加载后的数据，类型是list，包含两个分割。
2. 返回结果：
   • ds[0] 是训练集的切片（前1%）。
   • ds[1] 是测试集的切片（后1%）。

如何使结果是 DatasetDict

需要通过dict的方式命名 split={"train": "train[:1%]", "test": "test[-1%:]"}: 指定分割后命名为train和test

# 修改split参数，使其返回DatasetDict
ds = load_dataset(
    "csv", 
    data_files=data_files, 
    delimiter="\t", 
    split={"train": "train[:1%]", "test": "test[-1%:]"}
)

# 查看类型和内容
print(type(ds))  # <class 'datasets.dataset_dict.DatasetDict'>
print(ds.keys())  # dict_keys(['train', 'test'])
print(ds["train"])  # 训练集切片
print(ds["test"])   # 测试集切片

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3. load_from_disk 是用来加载 Hugging Face 数据集目录的（例如 .arrow 格式的文件夹），而不能直接加载普通的文件格式（如 .csv、.tsv）

1. load_dataset

   • 用于加载普通文件格式（如 csv、json、tsv 等）。
   • 需要指定文件类型，例如 "csv"。

2. load_from_disk

   • 用于加载 Hugging Face 本地保存的数据集文件夹。
   • 文件夹中通常包含 .arrow 文件以及 dataset_info.json 等元数据文件。

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4. Map 和 Filter可以直接应用到总集但是访问不行

 filter 和 map 的语法和调用

• filter 和 map 的作用：
  • filter：筛选符合条件的样本。
  • map：对每条样本或批量样本进行映射操作。
• 调用方式：
  • 对总数据集（DatasetDict）操作：直接调用 drug_dataset.filter() 或 drug_dataset.map() 会对所有子数据集（如 train 和 test）同时应用操作。
  • 对单个子数据集（Dataset）操作：必须先通过键（如 "train"）获取子数据集，再调用对应的方法，如 drug_dataset["train"].filter()。
• DatasetDict 和 Dataset 的区别：
  • DatasetDict 是一个字典结构，包含多个子数据集（键是子数据集名称，如 "train"，值是具体的 Dataset 对象）。
  • Dataset 是具体的单个数据集，具有行和列的概念。
• 访问规则：
  • 要访问列数据（如 "review"），必须先进入具体的子数据集（如 drug_dataset["train"]），因为列是 Dataset 的属性，而不是 DatasetDict 的。

特性	DatasetDict	Dataset
筛选/映射	对所有子数据集操作（filter/map 方法）	针对单个子数据集操作（filter/map 方法）
列数据访问（如 "review"）	❌ 不支持	✅ 通过列名访问，如 drug_dataset["train"]["review"]
行数据访问（如前 3 行）	❌ 不支持	✅ 通过索引访问，如 drug_dataset["train"][:3]

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5 batched=True 时，x["列名"] 是一个列表，直接调用 .lower() 导致错误

在HG教程练习中遇到的问题 https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter5/3

#当前结构

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['Unnamed: 0', 'drugName', 'condition', 'review', 'rating', 'date', 'usefulCount', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'code'],
        num_rows: 1613
    })
    test: Dataset({
        features: ['Unnamed: 0', 'drugName', 'condition', 'review', 'rating', 'date', 'usefulCount', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'code'],
        num_rows: 538
    })
})


# 假设 ds 是原始 DatasetDict
filtered_ds = {
    a: ds[a].filter(lambda x: x['review'] is not None)  # 保留 'review' 不为 None 的数据
    for a in ds.keys()  # 遍历 train 和 test
}

# 将 review 列小写化，正确处理 batched=True 的情况
lowercased_ds = {
    a: filtered_ds[a].map(
        lambda x: {"review": [review.lower() for review in x["review"]]},  # 对批次内的每个字符串小写化
        batched=True
    )
    for a in filtered_ds.keys()
}

# 检查结果：输出 train 集中的 review 列
print(lowercased_ds["train"]["review"][:3])

1. batched=True 的影响：当 map 方法设置 batched=True 时，x 是一个批量数据（即一个字典，其中每列的值是一个列表）。因此，x["review"] 返回的是一个字符串列表，而不是单个字符串。未正确处理批量数据：x["review"].lower() 试图对整个列表调用字符串的方法，导致报错。

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解决方法

需要对每个批次中的字符串列表进行逐个处理。通过列表推导式来实现：

# 假设 ds 是原始 DatasetDict
filtered_ds = {
    a: ds[a].filter(lambda x: x['review'] is not None)  # 保留 'review' 不为 None 的数据
    for a in ds.keys()  # 遍历 train 和 test
}

# 将 review 列小写化，正确处理 batched=True 的情况
lowercased_ds = {
    a: filtered_ds[a].map(
        lambda x: {"review": [review.lower() for review in x["review"]]},  # 对批次内的每个字符串小写化
        batched=True
    )
    for a in filtered_ds.keys()
}

# 检查结果：输出 train 集中的 review 列
print(lowercased_ds["train"]["review"][:3])

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修正的要点

1. 列表推导式处理每个字符串：

   • x["review"] 是一个列表（因为 batched=True），需要用 [review.lower() for review in x["review"]] 遍历并处理每个字符串。
   • 如果不使用 batched=True，则每次处理一行，x["review"] 会是单个字符串，可以直接调用 .lower()。

2. 保留原始结构：

   • 使用字典推导式创建新的数据集，保持 DatasetDict 的结构完整。
   • 依然对 train 和 test 两部分数据分别操作。

执行上述代码后，假设原始数据如下：

{
    "train": {
        "review": ["Great medicine", "Worked well", "Very effective"]
    },
    "test": {
        "review": ["Highly recommended", "Works like a charm"]
    }
}

输出：

['great medicine', 'worked well', 'very effective']

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