تحليل بيانات الصحة: كشف عن مرضى القلب بناءً على علامات صفرية في العمود 14

في مهمة البحث عن عدد المرضى الذين يظهرون علامات صفرية لمرض القلب في العمود 14 (N) من ملف CSV، يمكنك تحسين الكود الخاص بك لضمان الدقة والكفاءة.

أولاً وقبل كل شيء، يجب عليك استخدام مكتبة csv لقراءة البيانات بشكل صحيح. يمكنك استخدام وحدة التحكم csv.reader لتحقيق ذلك بشكل أفضل.

ثانيًا، يمكنك استخدام عبارة تكرار لعمل تكرار على كل سطر في ملف CSV والتحقق من القيمة في العمود المحدد (العمود 14). يمكنك استخدام شرط IF لتحديد ما إذا كانت القيمة أكبر من صفر أو تساوي صفر.

فيما يلي تحسين لكودك:

pythonCopy code
import csv

num_IP = 0  # عدد المرضى المصابين
num_HP = 0  # عدد المرضى الأصحاء

with open("train.csv", "r") as csvfile:
    csv_reader = csv.reader(csvfile)
    
    # يتم تخطي الصف الأول إذا كان يحتوي على عناوين الأعمدة
    next(csv_reader)
    
    for row in csv_reader:
        # التحقق من قيمة العمود 14
        value_in_column_14 = int(row[13])  # يجب أن يكون العدد الذي يمثل العمود 14
        
        # تحديد ما إذا كان المريض مصابًا أم لا
        if value_in_column_14 > 0:
            num_IP += 1
        elif value_in_column_14 == 0:
            num_HP += 1

# عرض النتائج
print("عدد المرضى المصابين:", num_IP)
print("عدد المرضى الأصحاء:", num_HP)

يرجى مراجعة هذا الكود وتنفيذه في بيئة Python لضمان أنه يلبي احتياجاتك. يستخدم الكود csv.reader لقراءة ملف CSV بشكل صحيح ويقوم بالتحقق من قيم العمود 14 وفقًا للمعايير التي حددتها.

تحليل البيانات الصحية يعتبر أمرًا حيويًا في مجال الرعاية الصحية، حيث يمكن أن يسهم في فهم حالة المرضى واتخاذ القرارات الطبية بشكل أفضل. في هذا السياق، يظهر تحليل البيانات الموجودة في ملف CSV الخاص بك كأداة قوية للتعرف على عدد المرضى الأصحاء والمرضى المصابين بأمراض القلب.

تقوم الشيفرة البرمجية التي قدمتها بقراءة ملف CSV وفحص قيم العمود 14 لتحديد ما إذا كان المريض مصابًا بمرض القلب أم لا. يعتمد هذا التحليل على فهم القيمة المحددة في هذا العمود، حيث يعتبر القيم التي تزيد عن الصفر تشير إلى وجود علامات للمرض، في حين تعتبر القيم الصفرية مؤشرًا على حالة الصحة الجيدة.

من الجدير بالذكر أن تحليل البيانات يمكن أن يستفيد من إضافة مزيد من الإحصائيات والتحليلات الفرعية لفهم أعمق للوضع. على سبيل المثال، يمكنك اعتماد تقسيم المرضى إلى فئات عمرية مختلفة وتحليل كيف يؤثر ذلك على انتشار مرض القلب. كما يمكنك أيضًا استخدام أساليب الرسم البياني لتوضيح النتائج وجعلها أكثر فهمًا للمستخدمين.

تجدر الإشارة أيضًا إلى أهمية الاستمرار في تطوير وتحسين الشيفرة البرمجية بما يتناسب مع احتياجات البحث والتحليل المستمر. هذا يشمل تجنب أخطاء الكتابة وضمان تحقيق أقصى قدر من الدقة في النتائج.