如何用mimic数据库中的代码

时间: 2023-05-14 21:01:43 浏览: 129
MIMIC数据库是一个公开可用的数据库,其中包括有关医院患者的大量数据。如果你想使用其中的代码,可以按照以下步骤进行: 第一步:研究官方文档 MIMIC数据库官方文档包括有关数据库结构和可用数据的详细说明。在学习如何使用代码之前,你应该花时间研究这些文档,了解MIMIC数据库的内容和结构。 第二步:选择目标代码 在MIMIC数据库中,有一些已经可用的代码和脚本,用于处理和分析数据。在使用任何代码之前,你应该先了解代码的目的和适用范围,并选择适合你需要的代码。 第三步:下载和更新所需软件 为了使用MIMIC数据库中的代码,你需要下载和更新一些必要的软件和代码库。例如,你可能需要安装Python和相关的数据分析库(如NumPy或Pandas),以便运行某些代码。 第四步:用Jupyter Notebook打开代码 许多MIMIC数据库的代码是用Jupyter Notebook编写的,因此你应该首先安装Jupyter Notebook,并使用它打开代码文件。从Jupyter Notebook中打开代码文件允许你轻松地运行代码和查看输出。 第五步:理解代码并运行示例 在打开代码文件后,你需要理解代码的结构和功能。在理解代码之后,你可以尝试运行示例代码并查看输出结果。运行示例代码可以确保你的环境已正确设置,并且你可以成功地运行代码。 第六步:将代码应用于自己的数据 如果你已经成功运行了示例代码并理解了代码的结构和功能,现在你可以尝试将代码应用于你自己的数据。你需要修改代码,以便它能够适用于你的数据,并确保结果符合你的要求。 总之,“如何使用MIMIC数据库中的代码”需要花费大量的时间和精力来学习和实践。通过仔细研究官方文档、选择合适的代码、下载必要的软件、理解代码和应用它们到自己的数据中,你可以成功地使用MIMIC数据库中的代码来完成自己的研究工作。

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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()) # %%

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