程序猿养娃的日常(#0)

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女儿即将半岁,从她出生后到现在,关于她成长中大大小小的事情,我和老婆这对新手爸妈都是亲力亲为。从孕期到产后育儿,我们都在不断学习不断成长,我周围的朋友、同事都陆续进入准爸妈的行列里,偶尔会和我聊到一些和孕期、育儿相关的问题,我想我可以把自己的经历一点点写下来,做个分享。今天是发布第一篇,我在老婆孕早期里做的一些准备。

  医院定点  

和日常使用的医保一样,生育保险需要进行医院定点建档,建档完成后,后面孕期产检到分娩的整个过程里,如果没有特殊情况,那基本都是在定点医院完成,甚至包括产后产妇和宝宝的护理。选择医院的时候,要综合考虑医院的医疗水平和交通便利性,生孩子是件大事,医院选得好,能省去不少操心事。另一方面,生育保险如果有正常缴费的话,产后结算出院报销以及领取生育津贴,基本可以抵消掉产检到分娩整个流程里大大小小的费用。所以,怀孕之后医保一定要按时缴费,这样能帮你最大程度的规避很多潜在的风险。如果你想问有哪些潜在的风险,那我建议你去看看纪录片《生门》。

  定时产检  

完成生育保险医院定点建档后,会收到医院的围产保健病历(可能不一定都叫这名字,但是一定会有个病历本)。病历上会有产检流程指引,每到一定孕周应该做哪些产检筛查。

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关于产检,每对准爸妈都应该认真仔细的对待,每次产检都应该仔细听取医生的建议,自己也要多查询相关资料,做个基本的自我科普。怀胎10月整个漫长的产检流程里,最大的问题莫过于心理压力,自己做足科普,可以减少心里胡思乱想。另外,遇到产检结果有问题,千万不能掉以轻心,也不要过于惊慌失措,应及时向医生寻求帮助,在对孕检的态度上,准爸妈的每个决定都极大的决定了孩子和家庭未来的幸福。

  孕吐反应  

孕早期里,每个孕妈多多少少都会有孕吐反应,并伴随着没胃口、乏力、嗜睡的相应症状,都属于正常现象。孕反的剧烈程度是因人而异,有的只是轻微呕吐,有的反应稍微剧烈,有的吐到只能靠输液维持身体所需营养。我老婆就属于反应稍微剧烈的情况,孕早期里吃啥吐啥,还好不是完全吐光,但体重也在孕早期里出现了下降,那时候她有胃口想吃的东西,如果不是孕期忌食的,我都会尽量满足,像我老婆喜欢喝蜂蜜柠檬茶,我每天早上上班前,都会切柠檬加蜂蜜泡一杯给她喝,这样减缓她孕吐带来的不适。强烈的孕反和孕期身体激素分泌的变化,往往会伴随着一些情绪波动,作为准爸爸需要多加关心孕妈,安抚她的负面情绪。

  先兆流产  

孕早期容易出现先兆流产的现象(例如下身轻微见红),老婆第一次产检的时候就得出这个结果,流产两个字把我们吓得不轻,后面医生给了多休息的建议并且开了安胎用的孕酮片。但是根据孕友的反馈,他们很多在孕早期都收到先兆流产的评估结果,如果排除是因为疾病导致的原因,遵从医生开的安胎药和多休息,同时注意自身的身体情况变化和定时复检,无须给自己徒增过大的心理压力。

以上便是我关于孕早期里做事情的一些分享,准爸爸在这段妻子最最最需要特别关怀的时期里,能够把事情安排妥当,让准妈妈能够处于心情舒畅的状态,回忆起来无疑是美好的,反过来,可能只能够用一句感觉不会在爱了来形容。对于我来说,早期也做得不够好,后来开始意识问题后,就陆续做出调整。

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### Pandas 文件格式读写操作教程 #### 1. CSV文件的读取与保存 Pandas 提供了 `read_csv` 方法用于从 CSV 文件中加载数据到 DataFrame 中。同样,也可以使用 `to_csv` 将 DataFrame 数据保存为 CSV 文件。 以下是具体的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 加载本地CSV文件 [^1] # 保存DataFrame为CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存行索引 [^1] ``` --- #### 2. JSON文件的读取与保存 对于JSON格式的数据,Pandas 支持通过 `read_json` 和 `to_json` 进行读取和存储。无论是本地文件还是远程 URL 都支持。 具体实现如下所示: ```python # 读取本地JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 自动解析为DataFrame对象 [^3] # 从URL读取JSON数据 url = 'https://example.com/data.json' df_url = pd.read_json(url) # 直接从网络地址获取数据 # 保存DataFrame为JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records') ``` --- #### 3. Excel文件的读取与保存 针对Excel文件操作Pandas 使用 `read_excel` 来读取 `.xls` 或 `.xlsx` 格式的文件,并提供 `to_excel` 方法导出数据至 Excel 表格。 注意:需要安装额外依赖库 `openpyxl` 或 `xlrd` 才能正常运行这些功能。 ```python # 安装必要模块 (如果尚未安装) !pip install openpyxl xlrd # 读取Excel文件 df_excel = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 导出DataFrame为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` --- #### 4. SQL数据库的交互 当涉及关系型数据库时,Pandas 可借助 SQLAlchemy 库连接各种类型的数据库(如 SQLite, MySQL)。它允许直接查询并将结果作为 DataFrame 返回;或者反过来把现有 DataFrame 插入到指定表中。 下面是基于SQLite的一个例子: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎实例 engine = create_engine('sqlite:///database.db') # 查询SQL语句并返回DataFrame query = "SELECT name, salary, department FROM employees" sql_df = pd.read_sql(query, engine) # 计算各部门平均工资 avg_salary_by_dept = sql_df.groupby('department')['salary'].mean() # 将DataFrame存回SQL表 avg_salary_by_dept.to_sql(name='average_salaries_per_department', con=engine, if_exists='replace', index=True) ``` 上述片段说明了如何执行基本SQL命令以及后续数据分析流程[^4]。 --- #### 5. 多层次索引(MultiIndex)的应用场景 除了常规单维度索引外,在某些复杂情况下可能需要用到多级索引结构。这时可以依靠 MultiIndex 构建更加灵活的数据模型。 例如定义一个多层列名体系: ```python arrays = [['A','A','B','B'], ['foo','bar','foo','bar']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) df_multi_indexed = pd.DataFrame([[0,1,2,3], [4,5,6,7]], columns=index) print(df_multi_indexed) ``` 这段脚本演示了怎样构建一个具有双重分类标签的表格布局[^2]。 --- ### 总结 综上所述,Pandas 是一种强大而易用的数据处理工具包,适用于多种常见文件类型之间的相互转换及其高级特性应用开发之中。
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