某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关,需要对以前的诊断记录进行整理,按照0-18、19-35、36-60、61以上(含61)四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例
时间: 2023-05-01 08:02:35 浏览: 207
这是一段十六进制编码,需要先将它转换为文本格式。将其转换后,文本内容是:某医院想统计一下某项疾病的获取与否以及年龄是否有关,需要对以前的诊断记录进行整理,按照0-18、19-35、36-60、61以上(含61)四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。
相关问题
用c语言,某医院想统计一下某项疾病的获得与否与年龄是否有关,需要对以前的诊断记录进行整理,按照0-14、15-18、19-60、61以上(含61)四个年龄段统计的患病人数占总患病人数的比例。
好的,可以使用如下的C语言代码实现:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int age, count[4] = {0}, total = 0;
while(scanf("%d", &age) != EOF) {
total++;
if(age >= 0 && age <= 14) {
count[0]++;
} else if(age >= 15 && age <= 18) {
count[1]++;
} else if(age >= 19 && age <= 60) {
count[2]++;
} else if(age >= 61) {
count[3]++;
}
}
printf("0-14: %.2f%%\n", (float)count[0]/total*100);
printf("15-18: %.2f%%\n", (float)count[1]/total*100);
printf("19-60: %.2f%%\n", (float)count[2]/total*100);
printf("61 and above: %.2f%%\n", (float)count[3]/total*100);
return 0;
}
```
我们使用了一个数组 `count` 来记录每个年龄段的患病人数,使用变量 `total` 来记录总患病人数。然后使用 `while` 循环来不断读入每个患者的年龄,根据年龄判断其属于哪个年龄段,并将对应年龄段的患病人数加一。最后,我们根据每个年龄段的患病人数和总患病人数计算出比例,并输出结果并换行。注意,我们使用了 `(float)` 将整数转换为浮点数,以便进行浮点数除法。
根据某一条件对dataframe的列进行处理
要根据某一条件对DataFrame的列进行处理,可以使用条件筛选操作和对应的处理方法。下面是一个示例,假设我们有一个名为df的DataFrame,其中有一列"age"表示人的年龄,我们要根据年龄是否大于等于18岁来给每个人添加一个标签表示成年与否。
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [20, 16, 25, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据条件对列进行处理
df['is_adult'] = df['age'] >= 18
df['is_adult'] = df['is_adult'].map({True: '成年', False: '未成年'})
print(df)
```
输出结果如下:
```
name age is_adult
0 Alice 20 成年
1 Bob 16 未成年
2 Charlie 25 成年
3 David 12 未成年
```
在上述示例中,我们使用了条件筛选操作`df['age'] >= 18`来判断年龄是否大于等于18岁。然后,使用`df['is_adult'].map({True: '成年', False: '未成年'})`将布尔值映射为相应的标签,并将结果存储在新列'is_adult'中。最后,通过打印DataFrame来查看处理结果。
你可以根据自己的需求修改条件和处理方式来实现对DataFrame列的处理。