使用python自动生成病例数据并导出excel(附代码)

python基于django的医院门诊互联电子病历管理信息系统 电子病历管理信息系统是一种为医疗机构设计的软件系统,用于存储、管理和共享患者的电子病历信息。它旨在取代传统的纸质病历,提供一个安全、高效、可靠的电子化管理解决方案。 传统的纸质病历管理方式存在一些问题,如信息存储不方便、查找困难、易丢失、无法实时共享等。而引入电子病历管理信息系统可以有效解决这些问题,并带来以下背景和优势: 提高信息的可靠性和准确性:电子病历系统可以通过自动化和规范化的数据输入,减少手写错误和信息丢失的风险。医生和医务人员可以更轻松地记录和查看患者的医疗信息,减少信息传递的误差。 增强信息的 阅读详情

 因为实验需要处理大量的数据,便考虑进行自动生成,结果如下

 

 

 

代码如下 

import time
import random
province=['河北','山西','辽宁','吉林','黑龙江','江苏','浙江','安徽',
         '福建','江西','山东','河南','湖北','湖南','广东','海南',
          '四川','贵州','云南','陕西','甘肃','青海','台湾','内蒙古',
          '广西','西藏','宁夏','新疆','北京','天津',
          '上海','重庆','香港','澳门']
sex=['男','女']
ill=['是','否']

a1=(2020,1,1,0,0,0,0,0,0)              #设置开始日期时间元组(1976-01-01 00:00:00)
a2=(2022,3,31,23,59,59,0,0,0)    #设置结束日期时间元组(1990-12-31 23:59:59)
start=time.mktime(a1)    #生成开始时间戳
end=time.mktime(a2)      #生成结束时间戳

def productDate(start, end):
    t = random.randint(start, end)  # 在开始和结束时间戳中随机取出一个
    date_touple = time.localtime(t)  # 将时间戳生成时间元组
    date = time.strftime("%Y-%m-%d", date_touple)  # 将时间元组转成格式化字符串(1976-05-21)
    return date
def productProvince(province):
    t = random.randint(0,33)
    provin=province[t]
    return provin
def productAge():
    age = random.randint(10,80)
    return age
def productSex(sex):
    t = random.randint(0,1)
    return sex[t]
def productOtherIll(ill):
    t = random.randint(0,1)
    return ill[t]
def productCured(ill):
    t = random.randint(0,1)
    return ill[t]
print(len(province))
# 最终数据
data=[]
# 单条数据
single=[]

# print('年龄','性别','地区','发现日期','是否有其他慢性病','是否康复')
for j in range(1000000):        #生成1000000条数据
    date=productDate(start, end)
    provin=productProvince(province);
    age=productAge();
    se=productSex(sex);
    i=productOtherIll(ill)
    c=productCured(ill)
    single=[age,se,provin,date,i,c]
    data.append(single)
    print(j)
print(data)

result = open('data.xls', 'w', encoding='gbk')
result.write('年龄\t性别\t地区\t发现日期\t是否有其他慢性病\t是否康复\n')
for m in range(len(data)):
    for n in range(len(data[m])):
        result.write(str(data[m][n]))
        result.write('\t')
    result.write('\n')
result.close()

爬取疫情数据 import numpy as np from pandas import Series, DataFrame import os import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_urls(url): response = requests.get(url).text bs = BeautifulSoup(respo... 阅读详情

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