pandas小程序应用-实验

背景：来自于日常工作，针对医院行政人员统计日常门诊信息，手工统计繁琐、容易出错的问题，结合实际特点，采用python对数据进行自动统计。

具体步骤如下:

1.引入python工具包。

import pandas as pd
import glob
import datetime

2.读取文件夹中的所有xls文件，将其放置到DataFrame中，并将汇总表导出。

files=glob.glob(r"*.xls")
datas=pd.DataFrame()
for file in files:
    data=pd.read_excel(file,header =1)
    datas=pd.concat([data,datas]) 
datas.to_excel("Exportfiles/汇总.xls",encoding="gbk",index=0)

3.对DataFrame中的数据进行清洗，填充空值，去除不合理的、重复的项目。

data_res=datas
#数据清理
data_res=data_res[(data_res["病人性质"]!="门诊慢病")]
data_res=data_res[~(data_res["接诊医生"].isin(["管理员"]))]
#去除空格
data_res["姓名"]=data_res["姓名"].str.replace(" ","")
# #删除重复项
data_res.fillna("未知",inplace=True)
data_res_last=data_res.drop_duplicates(subset=["姓名","身份证号","就诊科室"])
data_res_last.to_excel("Exportfiles/清洗后.xls",encoding="gbk",index=0)

4.读取科室与医生对应表，创建待输出的DataFrame。

#每科的人数
#针对接诊医生
JieZhenDoc=data_res_last["接诊医生"].unique()
dataFrame=pd.DataFrame(columns=["科室","医生","总人数","无诊断人数","无日期人数","35岁以上人数","35岁以上未测血压人数"])

#获取医生与科室
DoctorKeShi=pd.read_excel("原始资料/医生一览表.xls",index_col=0,header =0)
DoctorKeShi=DoctorKeShi.reset_index()
DoctorKeShi["姓名"]=DoctorKeShi["姓名"].str.replace(" ","")

5.对病人年龄数据进行处理。

#根据身份证号提取年龄
def ExtractionAge(data):
    Id=data["身份证号"]
    if(len(Id)==18):
        year=Id[6:10]
        return datetime.datetime.now().year-int(year)
    else:
        return 101

data_res_last["年龄"]=data_res_last["年龄"].str.replace("岁","")
data_res_last["年龄"]=data_res_last["年龄"].str.replace("月","00")
data_res_last["年龄"]=data_res_last["年龄"].str.replace("天","00")
#df.loc[df['商品毛重'] > 10, '商品毛重'] = df.商品毛重 / 1000
data_res_last.loc[data_res_last["年龄"]=="未知","年龄"]=data_res_last[data_res_last["年龄"]=="未知"].apply(lambda x:ExtractionAge(x), axis = 1)
data_res_last["年龄"]=pd.to_numeric(data_res_last["年龄"])

6.针对各个大夫本月的各项指标进行统计。

for i in JieZhenDoc:
    data=data_res_last[data_res_last["接诊医生"]==i]
    ZongRenShu=data.shape[0]
    WuZhenDuanRenShu=data[data["初步诊断"]=="未知"].shape[0]
    WuRiQi=data[data["发病日期"]=="未知"].shape[0]
    NianLingO35=data[(data["年龄"]>34)&(data["年龄"]<100)].shape[0]
    NianLingO35WuXueYa=data[(data["年龄"]>34)&(data["年龄"]<100)&(data["血压"]=="未知")].shape[0]>0
    if(DoctorKeShi["科室"][DoctorKeShi["姓名"]==i].count()>0):
        Keshi=DoctorKeShi["科室"][DoctorKeShi["姓名"]==i].values[0]
        if((Keshi=="产科一区" or Keshi=="产科二区")):
           NianLingO35WuXueYa=data[(data["血压"]=="未知")].shape[0]
        if(Keshi=="新生儿室"or Keshi=="儿科二区"or Keshi=="儿科一区"):
           NianLingO35WuXueYa=0
        dataFrame.loc[i]={"科室":Keshi,"医生":i,"总人数":ZongRenShu,"无诊断人数":WuZhenDuanRenShu,"无日期人数":WuRiQi,"35岁以上人数":NianLingO35,"35岁以上未测血压人数":NianLingO35WuXueYa}
    else:
        print(i)

7.对DataFrame中的多列进行数字化处理。

dataFrame[['总人数', '无诊断人数', '无日期人数', '35岁以上人数', '35岁以上未测血压人数']]=(dataFrame[['总人数', '无诊断人数', '无日期人数', '35岁以上人数', '35岁以上未测血压人数']]).apply(pd.to_numeric)

8.对未测量血压占比进行计算。

Result_deal=dataFrame
Result_deal["医生未测血压占比"]=Result_deal.apply(lambda x:DoctorRate(x), axis = 1)

def DoctorRate(x):
    if(x["35岁以上人数"]==0):
        return 0
    else: 
        c=x["35岁以上未测血压人数"]/x["35岁以上人数"]
        temp="%.2f%%" % (c * 100)
        return  temp
def DepartmentRate(x):
    if(x["35岁以上人数"]==0):
        return 0
    else: 
        c=x["35岁以上未测血压人数"]/x["35岁以上人数"]
        temp="%.2f%%" % (c * 100)
        return  temp

9.导出医生详细列表。

Result_deal.to_excel("Exportfiles/医生详细汇总.xls",encoding="gbk",index=0)

10.对科室详细信息进行统计。

Department_Res=Result_deal.groupby(["科室"]).sum().reset_index()
Department_Res["科室未测血压占比"]=Department_Res.apply(lambda x:DepartmentRate(x), axis = 1)
Department_Res.to_excel("Exportfiles/科室详细汇总.xls",encoding="gbk",index=0)