#python #pandas
Вопрос:
У меня есть следующий фрейм данных, и мне нужно рассчитать количество дат посещения скорой помощи со счетом 1, которые приходятся на один год после фенедата для этого фенедата для данного субъекта. Таким образом, в основном phenevisit 003v1 имеет 2 даты в течение года 23.11.05 со счетом 1, которые равны 5/5/06 и 8/5/06, поэтому его оценка будет 2 и так далее для других phenevisits.
PheneVisit PheneDate Score ER Date SubjectID
N/A 0 10/25/05 phchp003
phchp003v1 11/23/05 0 phchp003
N/A 1 5/5/06 phchp003
phchp003v2 5/10/06 0 phchp003
N/A 0 6/22/06 phchp003
N/A 1 8/5/06 phchp003
phchp003v4 2/7/14 0 phchp003
N/A 1 10/13/14 phchp003
N/A 0 2/15/15 phchp003
N/A 1 8/14/15 phchp003
phchp004v2 4/27/12 0 phchp004
phchp004v3 8/15/12 0 phchp004
N/A 1 5/18/13 phchp004
N/A 0 6/21/13 phchp004
phchp004v4 6/3/15 0 phchp004
N/A 0 8/27/15 phchp004
N/A 1 9/3/15 phchp004
N/A 1 8/22/16 phchp004
N/A 1 11/19/16 phchp004
phchp005v1 2/8/06 0 phchp005
N/A 1 3/24/06 phchp005
N/A 1 4/16/06 phchp005
N/A 1 4/25/06 phchp005
N/A 1 5/18/06 phchp005
N/A 0 5/25/06 phchp005
N/A 0 6/2/06 phchp005
Я ищу, чтобы получить эту колонку для данных феневизитов по каждому предмету:
PheneVisit First Year Hosp
0
phchp003v1 2
0
phchp003v2 2
0
0
phchp003v4 1
0
0
0
phchp004v2 0
phchp004v3 2
0
0
phchp004v4 2
0
0
0
0
phchp005v1 4
Дай мне знать, если я смогу что-нибудь прояснить, спасибо.
Ответ №1:
попробуйте это:
import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO
inputtxt = StringIO("""
PheneVisit PheneDate Score ER Date SubjectID
N/A N/A 0 10/25/05 phchp003
phchp003v1 11/23/05 0 N/A phchp003
N/A N/A 1 5/5/06 phchp003
phchp003v2 5/10/06 0 N/A phchp003
N/A N/A 0 6/22/06 phchp003
N/A N/A 1 8/5/06 phchp003
phchp003v4 2/7/14 0 N/A phchp003
N/A N/A 1 10/13/14 phchp003
N/A N/A 0 2/15/15 phchp003
N/A N/A 1 8/14/15 phchp003
phchp004v2 4/27/12 0 N/A phchp004
phchp004v3 8/15/12 0 N/A phchp004
N/A N/A 1 5/18/13 phchp004
N/A N/A 0 6/21/13 phchp004
phchp004v4 6/3/15 0 N/A phchp004
N/A N/A 0 8/27/15 phchp004
N/A N/A 1 9/3/15 phchp004
N/A N/A 1 8/22/16 phchp004
N/A N/A 1 11/19/16 phchp004
phchp005v1 2/8/06 0 N/A phchp005
N/A N/A 1 3/24/06 phchp005
N/A N/A 1 4/16/06 phchp005
N/A N/A 1 4/25/06 phchp005
N/A N/A 1 5/18/06 phchp005
N/A N/A 0 5/25/06 phchp005
N/A N/A 0 6/2/06 phchp005
""")
df = pd.read_csv(inputtxt, sep='ss ', engine='python')
df['PheneDate'] = pd.to_datetime(df['PheneDate'], format='%m/%d/%y')
df['ER Date'] = pd.to_datetime(df['ER Date'], format='%m/%d/%y')
df['pi'] = pd.IntervalIndex.from_arrays(df['PheneDate'], df['PheneDate'] pd.DateOffset(years=1))
df
def f(x):
x = x.set_index('pi')
x['Number of First Year'] = np.sum(np.vstack([x.index.contains(i) for i in x.loc[x['Score'] == 1, 'ER Date']]), 0)
return x.reset_index(drop=True)
df.groupby('SubjectID').apply(f).groupby('PheneVisit')['Number of First Year'].transform('sum')
Выход:
SubjectID
phchp003 0 NaN
1 2.0
2 NaN
3 1.0
4 NaN
5 NaN
6 1.0
7 NaN
8 NaN
9 NaN
phchp004 0 0.0
1 1.0
2 NaN
3 NaN
4 1.0
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
phchp005 0 4.0
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
Name: Number of First Year, dtype: float64
Комментарии:
1.Я получаю эту ошибку при попытке запустить это:
ValueError: need at least one array to concatenate, tracing back to this:df.groupby('SubjectID').apply(f).groupby('PheneVisit')['Number of First Year'].transform('sum')2. hrm.. Похоже, у вас могут отсутствовать какие-то данные или данные без совпадений. Посмотрите, можете ли вы создать набор данных, который дублируется. Используйте мой код для тестирования и создания проблем.