如何利用 python 概率统计对“患者治疗与健康记录表”中的医疗诊断数据进行分析

在Python中，我们可以使用概率统计库如pandas, numpy以及scipy来进行医疗诊断数据的分析。以下是基本步骤：

导入所需库:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import describe, chi2_contingency
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加载数据:
确保数据存储在一个CSV文件中，然后使用pandas的read_csv()函数加载：
df = pd.read_csv('patient_records.csv')
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数据预处理:

清洗缺失值：检查是否有缺失的数据，可以用df.isnull().sum()查看各列缺失情况，然后填充、删除或替换。
数据转换：将分类变量（如诊断类别）编码为数值，比如使用pd.get_dummies或LabelEncoder。

描述性统计:
使用describe()函数获取诊断类别等数值型数据的基本统计信息，如均值、标准差等。

频率分析:
对于每个诊断类别，计算其频数或占比，这可以通过value_counts()或groupby来完成。

假设检验:
如果有多个诊断类别之间的差异感兴趣，可以使用卡方检验（chi-square test）或Fisher's精确测试来检查是否存在显著关联，例如：
contingency_table = pd.crosstab(df['diagnosis'], df['treatment'])
chi2_stat, p_value, _, _ = chi2_contingency(contingency_table)
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可视化:
使用matplotlib或seaborn绘制柱状图、饼图或热力图来直观展示各类别间的分布和关联。

模型建立:
如果想进行预测或关联性更强的分析，可以考虑构建逻辑回归、决策树或随机森林等模型，并评估其性能。