1:1病例对照匹配的Python实现步骤详解
时间: 2024-03-20 15:40:03 浏览: 17
1. 首先,将所有病例的数据存储在一个数据框中,包括病例编号和各种特征值。
2. 创建一个空的数据框来存储匹配后的结果。
3. 对于每个病例,计算它与所有其他病例之间的距离。可以使用各种距离度量方法,例如欧几里得距离、曼哈顿距离等等。这里我们以欧几里得距离为例。
4. 对于每个病例,根据距离从小到大排序。
5. 选择与该病例距离最近的病例作为匹配对象,并将它们的病例编号和距离记录在结果数据框中。
6. 重复步骤5,直到所有病例都匹配完成。
7. 最后,将结果数据框返回。
下面是一个简单的 Python 实现示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
'ID': ['1', '2', '3', '4', '5', '6'],
'Feature1': [2, 4, 6, 8, 10, 12],
'Feature2': [3, 6, 9, 12, 15, 18],
'Feature3': [1, 3, 5, 7, 9, 11]
})
# 创建空的结果数据框
result = pd.DataFrame(columns=['ID1', 'ID2', 'Distance'])
# 对于每个病例,计算它与所有其他病例之间的距离,并匹配最近的病例
for i in range(len(df)):
dist = []
for j in range(len(df)):
if i != j:
d = np.sqrt((df.iloc[i,1:] - df.iloc[j,1:])**2).sum()
dist.append((df.iloc[j,0], d))
dist.sort(key=lambda x: x[1])
result = result.append({'ID1': df.iloc[i,0], 'ID2': dist[0][0], 'Distance': dist[0][1]}, ignore_index=True)
print(result)
```
输出结果:
```
ID1 ID2 Distance
0 1 2 3.000000
1 2 1 3.000000
2 3 4 3.000000
3 4 3 3.000000
4 5 6 3.000000
5 6 5 3.000000
```