我正在处理一个庞大的医疗数据集。现在,我想添加一个代表再入院的列,也就是说,如果患者最多在6个月前进行过手术,那么“再入院”列将是该患者在过去6个月中进行的手术次数。否则将为“0”。我将分享部分数据集:
Patient_ID Surgery_Date
1838 2017-01-05
1838 2018-04-26
87 2017-01-11
1838 2017-07-06
87 2017-03-17
1838 2018-08-02
87 2017-11-15
1838 2018-11-22
87 2017-02-01
87 2017-06-21
1838 2018-06-14
所以,通过这种方式,我想有一个新列,在这个例子中,像这样:
Patient_ID Surgery_Date Readmission
1838 2017-01-05 0
1838 2018-04-26 0
087 2017-01-11 0
1838 2017-07-06 0
087 2017-03-17 2
1838 2018-08-02 2
087 2017-11-15 1
1838 2018-11-22 2
087 2017-02-01 1
087 2017-06-21 3
1838 2018-06-14 1
有人能帮我吗?
这是一个编辑后的问题答案
import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np
# Your data plus a new patient that comes often
data = {'Patient_ID':[12,1352,55,1352,12,6,1352,100,100,100,100] ,
'Surgery_Date': ['25/01/2009', '28/01/2009','29/01/2009','12/12/2008','23/02/2008','2/02/2009','12/01/2009','01/01/2009','01/02/2009','01/01/2010','01/02/2010']}
df = pd.DataFrame(data,columns = ['Patient_ID','Surgery_Date'])
readmissions = pd.Series(np.zeros(len(df),dtype=int),index=df.index))
# Loop through all unique ids
all_id = df['Patient_ID'].unique()
id_admissions = {}
for pid in all_id:
# These are all the times a patient with a given ID has had surgery
patient = df.loc[df['Patient_ID']==pid]
admissions_sorted = pd.to_datetime(patient['Surgery_Date'], format='%d/%m/%Y').sort_values()
# This checks if the previous surgery was longer than 180 days ago
frequency = admissions_sorted.diff()<dt.timedelta(days=180)
# Compute the readmission
n_admissions = [0]
for v in frequency.values[1:]:
n_admissions.append((n_admissions[-1]+1)*v)
# Add these value to the time series
readmissions.loc[admissions_sorted.index] = n_admissions
df['Readmission'] = readmissions
这个返回
Patient_ID Surgery_Date Readmission
0 12 25/01/2009 0
1 1352 28/01/2009 2
2 55 29/01/2009 0
3 1352 12/12/2008 0
4 12 23/02/2008 0
5 6 2/02/2009 0
6 1352 12/01/2009 1
7 100 01/01/2009 0
8 100 01/02/2009 1
9 100 01/01/2010 0
10 100 01/02/2010 1
希望这有帮助!这可能不是巨蟒式的或熊猫式的,但它应该按照预期工作。我相信这可以变得更加高效和可读。
我已经重定向到网站的主页: 但是如果您键入,则重定向到但我需要立即重定向到
为此: 我得到以下输出: 为什么第三行的输出不是?
当您将一个项目添加到一个ObservableList中(该列表显示在TableView中)时,如何在添加重复项目时更新行? 例如,考虑一个包含三个列的TableView:项目、数量和价格。这可以通过以下代码来实现: 在其当前形式中,您可以得到如下表: 项目 --------- 数量 ----- 价格。 炒面----- 1 ----------- 4.20。 泰国-------- 1 -------
我在做一件简单的事情,想不出该怎么做。我有一个使用方法的ArrayList,我想立即将结果添加到一个新的ArrayList中。 所以我想做类似的操作,但这不是正确的方法。 对我的代码的任何其他部分的PS建议也会很感激。谢谢!
我是蟒蛇和熊猫的新手。我必须读取几个csv文件,这些文件具有相同的列,并创建了一个结果数据表(其中有来自每个csv文件的所有行)。我试过了,但是当我打印数据文件时,它是打印空数据文件 列:[]索引:[] 代码为:
问题内容: 我目前正在尝试从MongoDB中提取数据库,并使用Spark来将其提取到ElasticSearch中。 Mongo数据库具有纬度和经度值,但是ElasticSearch要求将它们强制转换为类型。 Spark中是否可以将and 列复制到or 的新列? 任何帮助表示赞赏! 问题答案: 我假设您从某种平面模式开始,如下所示: 首先让我们创建示例数据: 一种简单的方法是使用udf和case类: