如何用Python制作我的核酸檢測日歷

如何用Python制作我的核酸檢測日歷

引言

在新冠疫情期間，核酸檢測成為了我們生活中不可或缺的一部分。為了更好地管理自己的核酸檢測記錄，我們可以利用Python編程語言制作一個個性化的核酸檢測日歷。本文將詳細介紹如何使用Python和相關庫來實現這一功能。

1. 準備工作

1.1 安裝必要的Python庫

首先，我們需要安裝一些必要的Python庫。這些庫將幫助我們處理日期、生成日歷、以及進行數據可視化。

pip install pandas matplotlib

• pandas: 用于數據處理和分析。
• matplotlib: 用于數據可視化。

1.2 導入庫

在開始編寫代碼之前，我們需要導入所需的庫。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

2. 數據準備

2.1 創建核酸檢測記錄

假設我們有一些核酸檢測記錄，包括檢測日期和檢測結果。我們可以將這些記錄存儲在一個CSV文件中，或者直接在代碼中創建一個DataFrame。

data = {
    'date': ['2023-10-01', '2023-10-05', '2023-10-10', '2023-10-15', '2023-10-20'],
    'result': ['陰性', '陰性', '陽性', '陰性', '陰性']
}

df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

2.2 處理日期數據

為了便于后續的日歷生成，我們需要將日期數據轉換為datetime格式，并提取出年、月、日等信息。

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day

3. 生成日歷

3.1 創建日歷框架

我們可以使用pandas的date_range函數來生成一個指定時間范圍內的日期序列，作為日歷的框架。

start_date = df['date'].min()
end_date = df['date'].max()

calendar = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')
calendar_df = pd.DataFrame(calendar, columns=['date'])

3.2 合并核酸檢測記錄

將核酸檢測記錄與日歷框架合并，以便在日歷中標記出檢測日期和結果。

calendar_df = pd.merge(calendar_df, df, on='date', how='left')

3.3 標記檢測結果

為了方便可視化，我們可以將檢測結果轉換為數值形式，例如：陰性為0，陽性為1。

calendar_df['result_code'] = calendar_df['result'].apply(lambda x: 0 if x == '陰性' else 1)

4. 數據可視化

4.1 創建日歷圖

我們可以使用matplotlib來創建一個日歷圖，標記出核酸檢測的日期和結果。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

for i, row in calendar_df.iterrows():
    if pd.notna(row['result']):
        color = 'red' if row['result_code'] == 1 else 'green'
        ax.text(row['date'].day, row['date'].month, row['date'].day, color=color, ha='center', va='center')

ax.set_xlim(0, 32)
ax.set_ylim(0, 13)
ax.set_xticks(range(1, 32))
ax.set_yticks(range(1, 13))
ax.set_yticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
ax.invert_yaxis()
ax.xaxis.set_visible(False)
ax.set_title('My COVID-19 Test Calendar', pad=20)

plt.show()

4.2 添加圖例

為了更清晰地表示檢測結果，我們可以添加一個圖例。

import matplotlib.patches as mpatches

red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='Positive')
green_patch = mpatches.Patch(color='green', label='Negative')

plt.legend(handles=[red_patch, green_patch], loc='upper right')
plt.show()

5. 進一步優化

5.1 添加更多信息

我們可以在日歷中添加更多的信息，例如檢測地點、檢測機構等。

data = {
    'date': ['2023-10-01', '2023-10-05', '2023-10-10', '2023-10-15', '2023-10-20'],
    'result': ['陰性', '陰性', '陽性', '陰性', '陰性'],
    'location': ['醫院A', '醫院B', '醫院C', '醫院A', '醫院B']
}

df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

5.2 使用交互式日歷

我們可以使用plotly庫來創建一個交互式的日歷，用戶可以通過點擊日期查看詳細信息。

pip install plotly

import plotly.express as px

fig = px.scatter(df, x='date', y='result', color='result', hover_data=['location'])
fig.show()

6. 總結

通過本文的介紹，我們學習了如何使用Python和相關庫來制作一個個性化的核酸檢測日歷。從數據準備到日歷生成，再到數據可視化，我們一步步實現了這一功能。希望本文能幫助大家更好地管理自己的核酸檢測記錄，并在疫情期間保持健康。

7. 參考文獻

• pandas官方文檔
• matplotlib官方文檔
• plotly官方文檔

注意: 本文中的代碼示例僅供參考，實際應用中可能需要根據具體需求進行調整和優化。