基于Python的医院运营数据可视化平台：设计、实现与应用（下）
5.2 数据采集与预处理的代码实现
从 HIS、LIS 等系统采集数据时，需要针对不同系统的接口特点编写相应的采集代码。以从 HIS 系统采集患者就诊记录为例，假设 HIS 系统提供了基于 HTTP 的 API 接口，且数据格式为 JSON，以下是使用 Python 的 requests 库进行数据采集的代码示例：
import requests
import json
\# HIS系统API地址
his\_api\_url = "http://his\_system.com/api/visits"
\# 发送HTTP GET请求获取数据
response = requests.get(his\_api\_url)
if response.status\_code == 200:
  \# 将响应内容解析为JSON格式
  data = json.loads(response.text)
  \# 这里可以对采集到的数据进行初步处理，例如提取关键信息
  for visit in data:
  patient\_id = visit.get('patient\_id')
  visit\_time = visit.get('visit\_time')
  diagnosis = visit.get('diagnosis')
  \# 进一步处理数据，如存储到本地文件或数据库
  \# 示例：将数据写入CSV文件
  with open('visits.csv', 'a', newline='') as csvfile:
  fieldnames = \['patient\_id', 'visit\_time', 'diagnosis']
  writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
  if csvfile.tell() == 0:
  writer.writeheader()
  writer.writerow({'patient\_id': patient\_id, 'visit\_time': visit\_time, 'diagnosis': diagnosis})
else:
  print(f"请求失败，状态码: {response.status\_code}")
对于 LIS 系统，如果其数据存储在数据库中，我们可以使用相应的数据库连接库进行数据采集。假设 LIS 系统使用 MySQL 数据库，以下是使用 pymysql 库采集检验数据的代码示例：
import pymysql
import csv
\# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(
  host='lis\_database\_host',
  user='lis\_user',
  password='lis\_password',
  database='lis\_database',
  charset='utf8mb4'
)
try:
  with conn.cursor() as cursor:
  \# 执行SQL查询语句，获取检验数据
  sql = "SELECT patient\_id, test\_item, test\_result FROM test\_results"
  cursor.execute(sql)
  results = cursor.fetchall()
  \# 将数据写入CSV文件
  with open('test\_results.csv', 'w', newline='') as csvfile:
  fieldnames = \['patient\_id', 'test\_item', 'test\_result']
  writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
  writer.writeheader()
  for row in results:
  patient\_id, test\_item, test\_result = row
  writer.writerow({'patient\_id': patient\_id, 'test\_item': test\_item, 'test\_result': test\_result})
finally:
  conn.close()
在数据清洗和转换方面，以清洗和转换上述采集到的患者就诊记录数据为例，以下是使用 Pandas 库进行数据清洗和转换的代码：
import pandas as pd
\# 读取采集到的就诊记录数据
data = pd.read\_csv('visits.csv')
\# 清洗数据
\# 删除含有缺失值的行
data = data.dropna()
\# 处理异常值，假设visit\_time格式为字符串，将其转换为datetime类型并检查异常时间
data\['visit\_time'] = pd.to\_datetime(data\['visit\_time'], errors='coerce')
data = data.dropna(subset=\['visit\_time']) # 删除转换失败的异常时间数据
\# 转换数据
\# 将diagnosis字段中的诊断名称进行标准化处理，例如统一为小写
data\['diagnosis'] = data\['diagnosis'].str.lower()
\# 保存清洗和转换后的数据
data.to\_csv('cleaned\_visits.csv', index=False)
上述代码实现了从 HIS、LIS 等系统采集数据，并对采集到的数据进行了清洗和转换，确保数据的质量和可用性，为后续的数据分析和可视化提供可靠的数据基础。
5.3 数据分析与挖掘的代码实现
在数据分析与挖掘模块中，使用 Python 的相关库实现了多种分析功能。以下是描述性分析、相关性分析、预测性分析的代码示例：
描述性分析代码示例
import pandas as pd
\# 读取数据
data = pd.read\_csv('hospital\_data.csv')
\# 进行描述性分析
descriptive\_stats = data.describe()
print(descriptive\_stats)
上述代码使用 Pandas 库读取 CSV 格式的医院运营数据文件，然后调用 describe () 函数对数据进行描述性统计分析，该函数会计算数据的计数、均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数（中位数）、75% 分位数以及最大值，并返回一个包含这些统计信息的 DataFrame。
相关性分析代码示例
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
\# 读取数据
data = pd.read\_csv('hospital\_data.csv')
\# 计算相关性矩阵
correlation\_matrix = data.corr()
\# 使用Seaborn绘制相关性热力图
plt.figure(figsize=(10, 8)