计算python中的案例

时间:2016-03-11 13:15:12

标签: python count

如果我有一张像

这样的表格
ID     Date     Disease    
1      03.07    A   
1      03.07    B
1      03.09    A
1      03.09    C
1      03.10    D

我写了一个代码:

def combination(listData):
    comListData = [];
    for datum in listData :
            start = listData.index(datum) + 1
            while start < len(listData) :
                    if datum!=listData[start] :
                            comStr = datum+':'+listData[start]
                            if not comStr in comListData :
                                    comListData.append(comStr)
                    start+=1;
    return comListData

def insertToDic(dic,comSick):
    for datum in comSick :
            if dic.has_key(datum) :
                    dic[datum]+=1
            else :
                    dic[datum] = 1

try:
    con = mdb.connect('blahblah','blah','blah','blah')
    cur = con.cursor()
    sql ="select * from table"
    cur.execute(sql);
    data = cur.fetchall();
    start = 0
    end = 1
    sick = []
    dic = {}
    for datum in data :
            end = datum[0]
            if end!=start:
                    start = end
                    comSick = combination(sick)
                    insertToDic(dic,comSick)
                    sick = []
            sick.append(datum[2])
    start = end
    comSick = combination(sick)
    insertToDic(dic,comSick)
    for k,v in dic.items():
            a,b = k.split(':')
            print >>f, a.ljust(0), b.ljust(0), v
    f.close()
然后我得到了:

From    To     Count
A       B      1
A       A      1
A       C      1
A       D      1

B       A      1
B       C      1
B       D      1

A       C      1
A       D      1

C       D      1

和我得到的最终版本表是(在相同的ID中,相同的方向,例如A - &gt; C计数为1而不是2.相同的疾病,如A - &gt; A不计算.A - &gt ; B与B - > A)不同

From    To     Count
A       B      1
A       C      1
A       D      1

B       A      1
B       C      1
B       D      1

C       D      1

但我想要的是(不包括相同的日期案例版本):

From    To     Count
A       A      1
A       C      1
A       D      1

B       A      1
B       C      1
B       D      1

A       D      1

C       D      1

最后

From    To     Count
A       C      1
A       D      1

B       A      1
B       C      1
B       D      1

C       D      1

我应该编辑哪部分代码?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

让我试着改写一下你的问题。对于每个ID(不包括使问题更简单的日期),您需要Disease列中所有可能的值对以及它们出现的频率,对的顺序至关重要。现在,预先在Python中有一个内置函数来实现这个目的:

from itertools import permutations
all_pairs = permutations(diseases, 2)

鉴于您的数据,我猜它是在csv文件中。如果不是,请自行调整我的代码(这是一种微不足道的谷歌搜索)。我们将在名为Pandas的数据科学堆栈中使用着名的库。这是怎么回事:

from itertools import permutations
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=0)
pairs_by_did = df.groupby('ID').apply(lambda grp: pd.Series(list(permutations(grp['Disease'], 2))))
all_pairs = pd.concat([v for i, v in pairs_by_did.iterrows()])
pair_counts = all_pairs.value_counts()
print pair_counts

对于您的示例,它会打印

>>> print pair_counts
(A, B)    2
(D, A)    2
(A, D)    2
(C, A)    2
(B, A)    2
(A, C)    2
(A, A)    2
(C, B)    1
(D, C)    1
(C, D)    1
(D, B)    1
(B, D)    1
(B, C)    1
Name: 1, dtype: int64

现在同时按IDdate分组,看看你得到了什么。