WBC|Lym%|Mid%|Gra%|Lym#|Mid#|Gra#|RBC|HGB|HCT|MCV|MCH|MCHC|RDW-CV|RDW-SD|PLT|MPV|PCT|PDW|P-LCR|P-LCC| java以|分割这个字符串
时间: 2024-09-21 10:11:00 浏览: 171
您提到的是血液检查报告单(Blood Count Report)的一些指标,它们通常用于表示白细胞分类(WBC), 中性粒细胞百分比(Lym%)、淋巴细胞百分比(Mid%), 单核细胞百分比(Gra%), 各种细胞计数(Lym#, Mid#, Gra#)以及红细胞(RBC), 血红蛋白(HGB), 血小板压积(HCT), 平均红细胞体积(MCV), 平均红细胞血红蛋白含量(MCH), 平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC), 可变系数(RDW-CV)和标准差(RDW-SD), 红细胞计数(RBC), 血小板计数(PLT), 小型血小板平均体积(MPV), 白细胞分布宽度(PCT), 血小板分布宽度(PDW), 血小板比率(P-LCR)和形态参数(P-LCC)。
这些数据通常是医学报告中的数字,用竖线(|)分隔,以便于读取和理解。在Java中处理这样的字符串,您可以创建一个数组或HashMap来存储每个指标及其对应的值,或者使用正则表达式按照指定的字符切割字符串。例如:
```java
String bloodReport = "WBC|Lym%|Mid%|Gra%|Lym#|Mid#|Gra#|RBC|HGB|HCT|MCV|MCH|MCHC|RDW-CV|RDW-SD|PLT|MPV|PCT|PDW|P-LCR|P-LCC";
String[] values = bloodReport.split("\\|");
// 这样就得到了一个包含所有指标名称和对应数值的数组
```
然后您可以遍历`values`数组,进一步操作这些数据,如计算平均值、比例等。
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####################################################################### # Extract the data from initial dataset, wave 1 data ####################################################################### library(data.table) library(haven) INPUT_PATH = "/home/yaning-feng/Projects/Data/CHARLS/w1/" OUTPUT_PATH = INPUT_PATH fnames <- list.files(path = INPUT_PATH, pattern = "\\.dta$") for(eachfile in fnames) { print(eachfile) dat_DB <- read_dta(paste0(INPUT_PATH,eachfile)) fwrite(dat_DB,file = paste0(OUTPUT_PATH,eachfile,".csv")) } # [1] "Blood_20140429.dta" # [1] "biomarkers.dta" # [1] "community.dta" # [1] "demographic_background.dta" # [1] "exp_income_wealth.dta" # [1] "family_information.dta" # [1] "family_transfer.dta" # [1] "health_care_and_insurance.dta" # [1] "health_status_and_functioning.dta" # [1] "hhmember.dta" # [1] "household_income.dta" # [1] "household_roster.dta" # [1] "housing_characteristics.dta" # [1] "individual_income.dta" # [1] "interviewer_observation.dta" # [1] "psu.dta" # [1] "weight.dta" # [1] "work_retirement_and_pension.dta" ####################################################################### # blood data extraction library(data.table) library(haven) INPUT_PATH = "/home/yaning-feng/Projects/Data/CHARLS/w1/" OUTPUT_PATH = "/home/yaning-feng/Projects/Data/CHARLS/Ini_extraction/c2011/" FILE_NAME = "Blood_20140429.dta.csv" dat = fread(paste0(INPUT_PATH,FILE_NAME)) col_names = c( "ID","bloodweight","fasting","wbc","MCV" ,"platelet","bun","glucose","creatine","cholesterol" ,"tg","hdl","ldl","crp","newhba1c" ,"ua","hematocrit","hemoglobin","cystatinc" ) colnames(dat) = col_names fwrite(dat,file = paste0(OUTPUT_PATH,FILE_NAME,"_Fsource.csv")) ####################################################################### # demographics data library(data.table) library(haven) INPUT_PATH = "/home/yaning-feng/Projects/Data/CHARLS/w1/" OUTPUT_PATH = "/home/yaning-feng/Projects/Data/CHARLS/Ini_extractio
### 使用 data.table 和 haven 批量处理 CHARLS 数据
为了高效地批量读取 CHARLS 项目的第一波数据(.dta 文件),可以利用 `data.table` 和 `haven` 这两个强大的 R 包。以下是具体实现方法:
#### 安装所需包
如果尚未安装这些包,可以通过以下命令来完成安装:
```r
install.packages(c("data.table", "haven"))
```
#### 加载必要的库
加载所需的 R 库以便后续操作能够顺利执行:
```r
library(data.table)
library(haven)
```
#### 获取文件列表
假设所有 `.dta` 文件位于同一目录下,则可通过如下方式获取该路径下的全部文件名称:
```r
file_list <- list.files(path = "./charls_data/", pattern = "\\.dta$", full.names = TRUE)
```
#### 创建自定义函数用于单个文件转换
编写一个简单的辅助函数来进行单一文件的导入、预处理以及导出工作:
```r
process_file <- function(file_path){
# 导入 Stata 文件到临时变量 temp_df 中
temp_df <- as.data.table(read_dta(file_path))
# 对于特定类型的文件如血液数据进行额外处理
if(grepl('blood', basename(file_path))){
setnames(temp_df, old = c("old_col_name_1","old_col_name_2"), new = c("new_col_name_1","new_col_name_2"))
# 添加更多针对血液样本的具体清理逻辑...
}
# 构建目标 CSV 路径
csv_output_path <- sub("\\.dta$", ".csv", file_path)
fwrite(x=temp_df, file=csv_output_path, row.names=F)
}
```
#### 遍历文件列表并调用上述函数
最后一步就是遍历之前获得的所有文件名,并依次应用前面创建好的 `process_file()` 函数:
```r
lapply(X=file_list,FUN=process_file)
```
通过这种方式不仅可以快速将多个 Stata 格式的调查问卷结果转化为易于分享和进一步分析的 CSV 表格形式,而且还能在此过程中灵活调整字段命名规则或者实施其他定制化的清洗措施。
用python实现对用户指定的数据文件,分别统计并显示总人次,男/女人数,男/女的RBC,WBC和平均值共7个统计指标
好的,首先需要明确数据文件的格式是什么,以便正确地读取数据。假设数据文件是一个csv文件,每行记录包括姓名、性别、RBC、WBC四个数值,用逗号分隔。可以用Python的csv模块来读取数据文件,然后进行统计。
下面是一个实现的示例代码:
```python
import csv
filename = input("请输入数据文件名:")
# 统计总人次、男/女人数、男/女的RBC、WBC和平均值
total_count = 0
male_count = 0
female_count = 0
male_rbc_sum = 0
male_wbc_sum = 0
female_rbc_sum = 0
female_wbc_sum = 0
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader) # 跳过第一行表头
for row in reader:
total_count += 1
gender = row[1]
rbc = float(row[2])
wbc = float(row[3])
if gender == "M":
male_count += 1
male_rbc_sum += rbc
male_wbc_sum += wbc
elif gender == "F":
female_count += 1
female_rbc_sum += rbc
female_wbc_sum += wbc
# 计算平均值
if male_count > 0:
male_rbc_avg = male_rbc_sum / male_count
male_wbc_avg = male_wbc_sum / male_count
else:
male_rbc_avg = 0
male_wbc_avg = 0
if female_count > 0:
female_rbc_avg = female_rbc_sum / female_count
female_wbc_avg = female_wbc_sum / female_count
else:
female_rbc_avg = 0
female_wbc_avg = 0
# 输出统计结果
print("总人次:", total_count)
print("男性人数:", male_count)
print("女性人数:", female_count)
print("男性平均RBC:", male_rbc_avg)
print("男性平均WBC:", male_wbc_avg)
print("女性平均RBC:", female_rbc_avg)
print("女性平均WBC:", female_wbc_avg)
```
注意,在读取csv文件时,需要使用csv.reader函数,将每行数据转换成一个列表。在这个示例中,我们使用了next函数跳过了第一行表头,因为表头不是真正的数据。
除此之外,代码主要的逻辑就是根据每行记录的性别来累加男/女人数和RBC、WBC的总和,然后再根据人数计算平均值。最后输出统计结果即可。
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