# Add a one hot encoding of drugs to the drug features one_hot = pd.DataFrame(np.eye(len(drug_fps)), columns=["hot_" + str(i) for i in range(len(drug_fps))], dtype=int).set_index(drug_fps.index) drug_feat = pd.concat((drug_fps, one_hot), axis=1) return drug_feat, rec_id_to_idx_dict解释一下

时间: 2023-06-17 10:05:34 浏览: 73
这段代码的功能是将药物特征向量(drug_fps)转换为药物特征矩阵(drug_feat),并且在药物特征矩阵中添加了药物的 one-hot 编码。 首先,使用 np.eye() 函数创建一个单位矩阵,该矩阵的大小为药物特征向量的长度。然后,将每个单位矩阵的行作为一个药物的 one-hot 编码,将这些编码作为列添加到一个新的 DataFrame 中。这个 DataFrame 的索引与原始药物特征向量的索引相同。 接下来,使用 set_index() 函数将新的 DataFrame 的索引设置为原始药物特征向量的索引,以便将原始药物特征向量和新的 one-hot 编码矩阵按行连接起来。最后,使用 concat() 函数将原始药物特征向量和新的 one-hot 编码矩阵按列连接起来,得到一个新的药物特征矩阵(drug_feat)。 返回的 drug_feat 是一个 DataFrame,其中每行代表一个药物,每列代表一个药物特征或 one-hot 编码,rec_id_to_idx_dict 是一个字典,用于将药物 ID 映射到其在 drug_feat 矩阵中的行索引。
相关问题

帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

这段代码是Python语言的导入模块语句,它导入了csv、os、numpy、pandas和pymysql等模块,并从pymysql模块中导入connect函数。这些模块提供了各种功能,如读写CSV文件、操作操作系统、进行数值计算、处理数据和连接MySQL数据库等。

drugs_to_search = [ {"drug_name": "Viagra"}, {"input_smiles": "C[C@@H]1C[C@H]2[C@@H]3CCC4=CC(=O)C=C[C@]4(C)[C@@]3(F)C@@HC[C@]2(C)[C@@]1(O)C(=O)CO"}, {"pubchem_cid": "5362132"}, {"drug_name": "bla"}] mapped_drugs = rsv.map_drugs(pd.DataFrame(drugs_to_search))解释一下

这段代码的作用是将一个包含不同药品信息的列表 `drugs_to_search` 映射成一个 Pandas DataFrame 格式的数据,然后再将映射后的数据输入到名为 `rsv.map_drugs()` 的函数中进行处理。 具体来说,`drugs_to_search` 列表中包含了四个元素,每个元素都是一个字典类型,分别表示了不同的药品信息。其中,第一个元素的键为 `"drug_name"`,表示药品的名称;第二个元素的键为 `"input_smiles"`,表示药品的 SMILES 表示法;第三个元素的键为 `"pubchem_cid"`,表示药品的 PubChem ID;第四个元素的键同样为 `"drug_name"`,表示另一个药品的名称。 `pd.DataFrame(drugs_to_search)` 表示将 `drugs_to_search` 列表转换成一个 Pandas DataFrame 格式的数据,其中每个元素的键将成为 DataFrame 的列名,而每个元素的值将成为 DataFrame 的一行数据。转换后的 DataFrame 数据将作为参数传递给 `rsv.map_drugs()` 函数进行处理。
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润色下面英文:The controlled drug delivery systems, due to their precise control of drug release in spatiotemporal level triggered by specific stimulating factors and advantages such as higher utilization ratio of drug, less side-effects to normal tissues and so forth, provide a new strategy for the precise treatment of many serious diseases, especially tumors. The materials that constitute the controlled drug delivery systems are called “smart materials” and they can respond to the stimuli of some internal (pH, redox, enzymes, etc.) or external (temperature, electrical/magnetic, ultrasonic and optical, etc.) environments. Before and after the response to the specific stimulus, the composition or conformational of smart materials will be changed, damaging the original balance of the delivery systems and releasing the drug from the delivery systems. Amongst them, the photo-controlled drug delivery systems, which display drug release controlled by light, demonstrated extensive potential applications, and received wide attention from researchers. In recent years, photo-controlled drug delivery systems based on different photo-responsive groups have been designed and developed for precise photo-controlled release of drugs. Herein, in this review, we introduced four photo-responsive groups including photocleavage groups, photoisomerization groups, photo-induced rearrangement groups and photocrosslinking groups, and their different photo-responsive mechanisms. Firstly, the photocleavage groups represented by O-nitrobenzyl are able to absorb the energy of the photons, inducing the cleavage of some specific covalent bonds. Secondly, azobenzenes, as a kind of photoisomerization groups, are able to convert reversibly between the apolar trans form and the polar cis form upon different light irradiation. Thirdly, 2-diazo-1,2-naphthoquinone as the representative of the photo-induced rearrangement groups will absorb specific photon energy, carrying out Wolff rearrangement reaction. Finally, coumarin is a promising category photocrosslinking groups that can undergo [2+2] cycloaddition reactions under light irradiation. The research progress of photo-controlled drug delivery systems based on different photo-responsive mechanisms were mainly reviewed. Additionally, the existing problems and the future research perspectives of photo-controlled drug delivery systems were proposed.

Consider the following information about the pharmacies, patients and drugs: ● (1) Patients are identified by an SSN, and their names, addresses, and ages must be recorded. ● (2) Doctors are identified by an SSN. For each doctor, the name, specialty, and years of experience must be recorded. ● (3) Each pharmaceutical company (制药公司) is identified by name and has a phone number. ● (4) For each drug, the trade name and formula(成份)must be recorded. Each drug is produced by a given pharmaceutical company, and the trade name identifies a drug uniquely from among the products of that company. ● (5) Each pharmacy(药房) has a name, address, and phone number. Each pharmacy is identified by ID. ●(6) Every patient has a primary doctor. Every doctor has at least one patient. ● (7) Each pharmacy sells several drugs and has a price for each. A drug could be sold at several pharmacies, and the price could vary from one pharmacy to another. ● (8) Doctors prescribe drugs for patients. A doctor could prescribe one or more drugs for several patients, and a patient could obtain prescriptions from several doctors. Each prescription has a date and a quantity associated with it. ●(9) Pharmaceutical companies have long term contracts with pharmacies. A pharmaceutical company can contract with several pharmacies, and a pharmacy can contract with several pharmaceutical companies. For each contract, you have to store a start date, an end date. 用ER图进行描述用python代码表示

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