CPRD医疗数据集转文本的问题

Question

英国CPRD医疗数据集提取出来以后是各种的txt文本，上面都是由数字组成的number. 请问如何把所有不同column里的code通过match其他表格的column说明，实现code转为text？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要将CPRD医疗数据集中的编码转换为文本描述，主要步骤涉及读取原始数据、匹配编码到描述的映射表以及更新数据集中编码为文本描述。以下是一种可能的实现方式，使用Python的pandas库进行数据处理。

首先，确保安装了pandas和numpy库，如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install pandas numpy

接下来，编写代码以完成数据转换任务。这里假设你有两个文件：一个是包含编码的原始CPRD数据集（例如cprd_data.txt），另一个是编码与描述的映射表（例如code_description.csv）。

步骤1: 读取原始数据和映射表

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始CPRD数据
data = pd.read_csv('cprd_data.txt', delimiter='\t') # 假设分隔符为tab

# 读取编码与描述的映射表
code_desc = pd.read_csv('code_description.csv')

步骤2: 创建函数匹配编码到描述

def map_code_to_text(df, code_col, desc_df, code_map_col, text_col):
    """
    df: 原始数据DataFrame
    code_col: 包含编码的列名
    desc_df: 描述映射DataFrame
    code_map_col: 映射表中编码列的名称
    text_col: 映射表中描述列的名称
    """
    merged_df = df.merge(desc_df[[code_map_col, text_col]], left_on=code_col, right_on=code_map_col, how='left')
    return merged_df[text_col].fillna('Unknown')

# 应用函数
for col in data.columns:
    if 'code' in col.lower():  # 检查列名中是否包含'code'
        data[col.replace('code', 'desc')] = map_code_to_text(data, col, code_desc, 'code', 'description')

步骤3: 输出结果

# 保存结果到新的CSV文件
data.to_csv('cprd_data_with_descriptions.csv', index=False)

以上代码会读取原始数据和映射表，然后对于数据集中每个包含“code”的列，它都会查找对应的描述并添加到数据集中。最终结果将被保存到一个新的CSV文件中，其中包含了转换后的描述。

请根据实际的文件路径和列名调整上述代码中的参数。如果原始数据或映射表的格式有所不同，可能需要相应地调整读取和处理步骤。