中医药大数据挖掘《临证指南医案》相关代码[PPT成品+免费文案]
在中医药大数据挖掘中，对《临证指南医案》的分析是一个重要的研究方向。下面是一个简单的示例代码，以展示如何使用Python和Pandas库来处理和分析《临证指南医案》中的数据。PPT 超级市场
导入必要的库
import pandas as pdpptsupermarket
import jiebaPPT 超级市场
读取《临证指南医案》的数据
df = pd.read_csv('linzhong_指南医案.csv', encoding='utf-8')pptsupermarket*com
对数据进行简单的统计分析
print(df.describe())PPT 超级市场
使用jieba库进行中文分词
dfpptsupermarket*com
[PPT 超级市场
'病名'] = df
[
'病名'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))[PPT超级市场
dfpptsupermarket
[pptsupermarket.com
'病因'] = dfPPT 超级市场
[PPT超级市场
'病因'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))pptsupermarket*com
dfPPT超级市场
[pptsupermarket*com
'症状'] = dfpptsupermarket*com
[pptsupermarket.com
'症状'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))pptsupermarket
df
[pptsupermarket.com
'治法'] = dfpptsupermarket.com
[
'治法'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
dfpptsupermarket*com
[[PPT超级市场
'方剂'] = dfpptsupermarket
[😀PPT超级市场服务
'方剂'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
对分词后的数据进行词频统计
word_counts = df.apply(lambda row: {word: rowpptsupermarket.com
[
col].count(word) for col in
[ PPT超级市场
'病名', '病因', '症状', '治法', '方剂'] for word in jieba.cut(row[PPT超级市场
[PPT 超级市场
col])}, axis=1)PPT超级市场
word_counts = pd.DataFrame(word_counts).T.reset_index().rename(columns={0:'count'})PPT超级市场
print(word_counts.sort_values('count', ascending=False))pptsupermarket*com
这段代码首先导入了必要的库，然后读取了《临证指南医案》的数据。接着，对数据进行了简单的统计分析，包括计算了各列的平均值、标准差、最小值、最大值和计数等统计指标。然后，使用jieba库进行了中文分词，将每个字段中的词语分开。最后，对分词后的数据进行词频统计，并按照词频从高到低排序。pptsupermarket
需要注意的是，《临证指南医案》中的数据可能存在一些特殊情况，例如某些字段中包含非文本内容或者缺失值等。因此，在实际处理数据时，需要根据具体情况进行数据清洗和处理。此外，还可以使用更高级的数据挖掘和分析方法，例如机器学习和自然语言处理等技术，来进一步深入分析和挖掘《临证指南医案》中的数据。pptsupermarket