对于波顿数据进行读数据，将属性转为float32 对属性进行归一化。将数据集按行切分为训练集和测试集。创建批量数据生成器。

当你需要对波顿数据进行预处理以便用于机器学习模型时，通常会按照以下步骤操作：

1. **读取数据**：首先，你需要使用适当的数据加载库（如pandas、NumPy或scikit-learn的`load_data()`函数）从文件或数据库中读取波顿数据。例如，使用pandas的`read_csv()`或`read_excel()`函数。

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('bor顿_data.csv') # 假设文件名为bor顿_data.csv

2. **数据类型转换**：将数值属性转换为浮点数（float32），这有助于节省内存并保持精度。可以使用`astype()`函数：

   data[float_cols] = data[float_cols].astype('float32')
   float_cols = data.select_dtypes(include='float').columns.tolist() # 获取所有float列

3. **归一化处理**：为了防止某些特征对模型训练造成过大影响，通常会对数据进行标准化或归一化。可以使用sklearn库的`StandardScaler`或`MinMaxScaler`：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   data[float_cols] = scaler.fit_transform(data[float_cols])

4. **分割数据集**：将数据划分为训练集和测试集，比如70%用于训练，30%用于测试。可以使用`train_test_split`函数：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
       data.drop('target', axis=1), # 假设最后一列是目标变量
       data['target'], 
       test_size=0.3, 
       random_state=42)

5. **创建批量数据生成器**：对于深度学习模型，可能需要使用数据生成器（如Keras的`ImageDataGenerator`或tf.data.Dataset）。如果你的数据包含图像，可以这样做；如果不是，则可以直接将数据转换为数组并配合`batch_size`：

   if 'image' in data.columns: # 如果数据中有图像
       from tensorflow.keras.utils import Sequence
       class DataGen(Sequence):
           ...
       datagen = DataGen(X_train, y_train, batch_size=batch_size)
   else:
       X_train = X_train.values.reshape(-1, 1) # 假设我们只有一维数据
       X_test = X_test.values.reshape(-1, 1)
       datagen = ((X_train, y_train), (X_test, y_test))