Python医学数据分析入门

Name: Python医学数据分析入门
ISBN: 9787115575432

赵军 / 刘文婷人民邮电出版社 · 中国2022年2月

3.7

字数: 11.5万字
章节数: 162
ISBN: 9787115575432

信息有误查询本书

内容简介

数据分析是当今大数据时代关键的技术，其广泛应用于包括医学在内的各个领域。Python 语言简单易用，第三方库功能强大，提供了完整的数据分析框架，深受广大数据分析人员的青睐。

本书涵盖传统的统计分析方法和较为复杂的机器学习算法，结合大量精选的实例，使用 Python 进行数据分析，对常用分析方法进行深入浅出的介绍，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。

本书强调实战和应用，尽量淡化分析方法的推导和计算过程，大量的 Python 程序示例是本书的亮点。阅读本书，读者不仅能掌握使用 Python 及相关库快速解决实际问题的方法，还能更深入地理解数据分析。

本书不仅适合临床医学、公共卫生及其他医学相关专业的本科生和研究生使用，亦可作为其他专业的学生和科研人员学习数据分析的参考书。

编辑推荐

《Python医学数据分析入门》是人民邮电出版社于2022年出版的一本技术应用类书籍，作者赵军拥有医学与计算机交叉学科背景。本书填补了国内医学数据分析领域实践入门指导的空白，其核心价值在于将Python这一通用编程工具精准地适配到医学研究的特定场景中。

不同于宽泛的数据分析教程，本书从开篇就紧扣医学数据特性，如临床试验数据、电子病历、基因组学数据等，介绍了医学数据常见的格式（如CDISC标准）、伦理考量以及预处理中的特殊问题（如缺失值处理、离群值判断在医学语境下的意义）。技术层面，本书以pandas、NumPy、Matplotlib和seaborn为核心，并适当引入了scikit-learn用于基础机器学习建模，内容编排由浅入深。亮点在于其大量基于真实医学研究场景的案例，例如使用生存分析（Survival Analysis）处理患者随访数据，利用统计检验方法比较不同治疗组的疗效差异，这些案例使得代码学习不再是空中楼阁。

作为编辑，我认为本书的定位非常清晰：它是为医学领域的研究者、学生以及医疗行业从业者量身打造的第一本Python工具书。它避免了过于深奥的计算机理论，而是强调‘即学即用’，通过解决一个个具体的医学问题来驱动学习。书籍排版和代码示例较为清晰，随书提供的示例数据也增强了可操作性。当然，作为‘入门’读物，它在统计理论的深度和机器学习模型的复杂度上做了取舍，旨在帮助读者快速搭建起从医学问题到代码实现的桥梁，为后续更深入的专业学习奠定坚实的实践基础。

适合谁读

适合

临床医学、公共卫生、生物医学等专业的高年级本科生或研究生，希望用Python处理科研数据
医疗机构或药企的数据分析岗位新人，需要快速上手处理临床或实验数据
对医学数据分析感兴趣的计算机专业学生或工程师，希望了解领域特定需求和应用场景
希望提升科研效率、学习用编程工具替代部分手工统计操作的医学研究者

不适合

寻求深度学习、复杂医学影像处理等高级AI技术在医学中应用的读者
希望系统学习统计学原理而非工具实现的读者

阅读建议

建议按照章节顺序学习，重点掌握第3-5章关于数据清洗、探索和可视化的内容，这是后续分析的基础
学习时务必在电脑上同步运行书中的代码示例，并尝试用自带的数据集进行举一反三的练习
遇到不熟悉的医学概念（如‘生存分析’、‘ROC曲线’）时，可将其作为线索，结合专业教材进行拓展学习，以加深理解

出版社简介

人民邮电出版社中国 · 成立于 1953 年

人民邮电出版社以科技、计算机与信息通信类图书见长，并由此延伸至摄影、艺术、软件学习与励志成长等门类，形成较为多元的出版方向。库内图书既涵盖《重构与模式（修订版）》《华为交换机学习指南（第二版）》等计算机与通信技术读物，也收录《小王子（中英法彩绘典藏纪念版）》《了不起的盖茨比》《假如给我三天光明》等双语典藏类作品；《北京十年：1980-1990》与《鬼刀 WLOP个人插画作品集》则体现其在摄影与艺术领域的布局。作者资源包括安东尼·圣埃克苏佩里、海伦·凯勒、Joshua Kerievsky、王达、张兆增与WLOP等。

版权信息
内容提要
前言
资源与支持
第1章 Python语言基础
1.1 关于Python
1.2 为什么使用Python分析数据
1.3 重要的Python库
1.4 安装与设置
1.4.1 在Windows或MacOS系统上安装Anaconda
1.4.2 在Linux系统上安装Anaconda
1.4.3 安装和更新包
1.4.4 Python解释器
1.4.5 导入库
1.5 代码编写工具
1.6 开始使用Python
1.6.1 获取帮助
1.6.2 把Python当作一个计算器
1.6.3 Python对象
1.7 工作目录
1.8 习题
第2章基本数据结构
2.1 列表
2.1.1 列表的创建
2.1.2 列表基本操作
2.1.3 列表方法与函数操作
2.2 元组
2.2.1 元组的创建
2.2.2 元组的操作
2.3 字典
2.3.1 字典的创建
2.3.2 字典的操作
2.4 集合
2.4.1 集合的创建
2.4.2 集合的操作
2.5 习题
第3章控制流、函数与文件操作
3.1 条件语句
3.1.1 简单条件结构
3.1.2 嵌套条件结构
3.2 循环语句
3.2.1 for循环
3.2.2 while循环
3.3 函数
3.3.1 定义函数
3.3.2 默认参数
3.3.3 任意参数
3.3.4 匿名函数
3.4 文件操作
3.4.1 读取txt文件
3.4.2 写入txt文件
3.4.3 读写CSV文件
3.5 习题
第4章 NumPy基础
4.1 创建数组对象
4.1.1 使用函数array创建数组对象
4.1.2 使用专门函数创建数组对象
4.1.3 生成伪随机数
4.2 数组操作
4.2.1 数组重塑
4.2.2 数组转置和轴变换
4.2.3 数组的索引和切片
4.3 数组运算
4.3.1 通用函数
4.3.2 基本统计运算
4.3.3 矩阵运算
4.4 数组文件的保存与导入
4.5 习题
第5章 Pandas入门
5.1 Pandas数据结构
5.1.1 Series
5.1.2 DataFrame
5.2 Pandas对象基本操作
5.2.1 索引操作
5.2.2 DataFrame的查询与子集选择
5.3 DataFrame的导入和导出
5.3.1 读写文本文件
5.3.2 读写其他格式的文件
5.4 Pandas数据预处理
5.4.1 数据的合并
5.4.2 数据长宽格式的转换
5.4.3 缺失值的识别与处理
5.4.4 数据值的转换
5.5 习题
第6章数据可视化
6.1 Matplotlib绘图基础
6.1.1 函数plot与图形元素
6.1.2 全局参数查看与设置
6.1.3 一页多图
6.1.4 保存图形
6.1.5 基本统计图形
6.2 Seaborn数据可视化
6.2.1 Seaborn简介
6.2.2 直方图和密度曲线图
6.2.3 条形图
6.2.4 箱线图和小提琴图
6.2.5 点图
6.2.6 带状点图与簇状点图
6.2.7 散点图
6.2.8 散点图矩阵
6.2.9 多面板图
6.2.10 回归图
6.2.11 分面网格图
6.2.12 Seaborn图形保存
6.3 其他Python数据可视化工具
6.4 习题
第7章基本统计分析
7.1 查看数据集信息
7.2 数值型变量的统计描述
7.3 数值型变量的假设检验
7.3.1 单个样本的t检验
7.3.2 独立样本的t检验
7.3.3 非独立样本的t检验
7.3.4 单因素方差分析
7.3.5 组间差异的非参数检验
7.3.6 连续型变量之间的相关性
7.4 分类变量的列联表和独立性检验
7.4.1 生成频数表
7.4.2 独立性检验
7.5 习题
第8章线性模型与广义线性模型
8.1 线性模型
8.1.1 简单线性回归模型
8.1.2 多重线性回归模型
8.2 Logistic回归
8.2.1 Logistic回归模型
8.2.2 Logistic回归实例
8.3 Poisson回归
8.3.1 Poisson回归模型
8.3.2 Poisson回归实例
8.4 生存分析与Cox回归
8.4.1 生存分析简介
8.4.2 生存率的Kaplan-Meier估计
8.4.3 Cox回归
8.5 习题
第9章 Scikit-learn机器学习入门
9.1 机器学习简介
9.2 加载数据集
9.3 学习和预测
9.3.1 无监督学习
9.3.2 监督学习
9.4 模型的选择与评估
9.5 习题
第10章 TensorFlow深度学习入门
10.1 深度学习简介
10.2 感知机与神经网络
10.3 激活函数
10.4 损失函数
10.5 优化器
10.6 构建并训练神经网络
10.7 习题
第11章图像分类卷积神经网络模型
11.1 卷积神经网络
11.1.1 局部感受野
11.1.2 共享权重和偏置
11.1.3 池化
11.2 加载数据集
11.3 构建卷积神经网络模型
11.4 编译并训练模型
11.5 评估模型
11.6 习题
习题参考答案

常见问题

没有编程基础可以学习这本书吗？

可以。本书假设读者零编程基础，前两章专门介绍了Python和Jupyter Notebook的基本操作。但需要读者有较强的学习动力和动手实践的精神。

这本书和通用的Python数据分析书（如《利用Python进行数据分析》）有什么区别？

核心区别在于领域针对性。本书所有案例、数据结构和分析方法都围绕医学场景设计，直接解决了医学研究者最常遇到的数据处理痛点，而通用教材的案例则多集中在商业、金融等领域。

书中的代码和环境基于哪个Python版本？

本书基于Python 3.x版本，主要使用的数据分析库（如pandas, numpy）也都是当前主流版本。虽然具体小版本号可能随时代更新，但书中的核心语法和方法具有很好的向前兼容性。

读者评论

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作者简介

赵军作者

赵军是一位作品题材相当跨界的作者，公开资料有限，其国籍、生卒年与教育背景均未见明确记载。从库内收录的四种作品来看，他的写作横跨历史、政治、编程设计与社科等多个领域。在历史方面，他关注中日关系与近现代中国政治，著有《日本“大陆浪人”与侵华战争》及《遵义会议研究》，显示其对中国近现代史和抗日战争史料的兴趣；在技术方面，他涉足医学数据分析与空间信息，写有《Python医学数据分析入门》和《空间信息发展与模式研究》，体现出对编程实践与信息科学的关注。这种文史与技术并行的写作路径，使其作品兼具资料梳理与应用导向，可供相关领域读者参考。

刘文婷作者

刘文婷，目前公开资料有限，尚无法确认其学历背景、任职机构与个人经历。从库内收录的两部作品来看，她的写作涉及两个相距较远的领域：一是《Python医学数据分析入门》，面向医学数据处理的实际需求，以Python为工具讲解数据分析的入门方法，属于编程设计类实用读物；二是《技术标准联盟的知识协同研究：理论与案例》，围绕技术标准联盟中的知识协同问题展开理论探讨并结合案例分析，归入社会文化类。两部作品一偏技术操作、一偏组织与知识管理研究，显示其兴趣横跨数据技术与产业协作议题。现有信息不足以勾勒其完整创作脉络，读者可结合上述作品了解其关注方向。