对不同患者在过去24小时内的心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和度四项生命体征时序数据进行建模分析，预测患者在未来死亡风险 (死亡为1/存活为0)，数据由csv文件读取，包含一定数据缺失，其中标签包含了心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和度四项生命体int输入和时间序列输入以及患者id号。不要使用keras库。请给出代码。

以下是一个基于Python的建模分析代码，实现了对患者生命体征的时序数据进行建模和分析，并预测患者的死亡风险。代码中使用了Pandas、NumPy、Scikit-learn和XGBoost等库。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier

# 读取CSV文件数据
data = pd.read_csv('patient_data.csv')

# 去除ID列
data = data.drop('id', axis=1)

# 将标签列提取出来
labels = data['death']
data = data.drop('death', axis=1)

# 数据预处理
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data = imputer.fit_transform(data)
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建XGBoost模型
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行评估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个代码中，我们首先读取CSV文件数据，并去除ID列以及将标签列提取出来。然后，我们使用SimpleImputer库来处理缺失值，使用StandardScaler库来进行标准化处理。接着，我们使用train_test_split库将数据集划分为训练集和测试集，然后使用XGBoost库构建模型，并在测试集上进行评估。最后，输出模型的准确率。