医疗数据预处理是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。它涉及到数据的清洗、转换和整合，以确保后续分析的质量和准确性。

常见预处理步骤

  1. 数据清洗：删除或填充缺失值、纠正错误数据、去除重复数据等。
  2. 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，例如将日期字符串转换为日期对象。
  3. 数据整合：将来自不同来源的数据合并到一个数据集中。

工具和库

在 Python 中，常用的数据预处理库包括：

  • Pandas：用于数据处理和分析。
  • NumPy：用于数值计算。
  • Scikit-learn：提供了一系列数据预处理方法。

示例

假设我们有一个包含患者信息的 CSV 文件，我们需要预处理这些数据：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('patient_data.csv')

# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum()

# 填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 转换数据类型
data['age'] = data['age'].astype(int)

更多信息

想要了解更多关于医疗数据预处理的知识，可以访问我们的数据科学教程。

[center]Medical Data Preprocessing