【MIMIC数据库教程】十二、使用Python提取所有患者的高密度脂蛋白（HDL）指标

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于 2025-03-16 20:34:40 发布 · 1k 阅读

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#数据库 #python #开发语言

【MIMIC数据库教程】十二、使用Python提取所有患者的高密度脂蛋白（HDL）指标

摘要： 在本专栏第九和十篇文章中，介绍了从MIMIC-IV数据库的Hosp模块的labevents表中提取所有患者的尿酸指标和ICU模块下患者的尿酸指标，本篇文章介绍如何提取患者的高密度脂蛋白指标，包括ICU模块和Hosp模块，并合并两部分结果。

检索HOSP模块中高密度脂蛋白检查的itemid

hosp模块高密度脂蛋白检查的详细信息包含在d_labitem表中，表中itemid字段表示检查项目，label字段表示检查名称，高密度脂蛋白的标准英文是Cholesterol, HDL或者缩写为HDL，我们检索d_items表中label字段包含Cholesterol, HDL的itemid, 代码如下：

# 查找hosp模块下的高敏C反应蛋白itemid
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('d_labitems.csv')
# 检索label中包含'Cholesterol, HDL'的行
filtered_df = df[df['label'].str.contains('Cholesterol, HDL', case=False, na=False)]
# 将DataFrame转换为Markdown表格
markdown_output = filtered_df.to_markdown(index=False)
# 显示Markdown格式的输出
print(markdown_output)

检索结果如下，因此确定itemid为50904。

itemid	label	fluid	category
50904	“Cholesterol, HDL”	Blood	Chemistry

从labevents中提取所有存在高密度脂蛋白检查的患者

在确定高密度脂蛋白检测的itemid=50904后，从labevents表中提取所有存在高密度脂蛋白检查的患者，代码如下：

import pandas as pd

# 定义每次读取的块大小
chunksize = 10**6  # 根据内存情况可以调整
file_path = 'labevents.csv'  # 表格文件路径
output_file = 'HOSP_高密度脂蛋白.csv'  # 输出文件路径

# 初始化一个空的DataFrame，用于存储结果
filtered_data = pd.DataFrame()

# 分块读取CSV文件
for chunk in pd.read_csv(file_pa