術前・術後の在院日数を手術分類で分析してみる - より良いエンジニアを目指して

下記の記事の続きです。

rimever.hatenablog.com

AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'core'

いつもの調子でcsvをpandasで読もうとしたらエラー。

f:id:rimever:20181130220120p:plain

python - AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'core' - Stack Overflow

jupyter notebookを再起動したら問題が解消しました。

f:id:rimever:20181130220540p:plain

分類ごとに積み上げグラフ

ここでのデータは手術を下記のように分類しています。

開頭手術
開胸手術
開腹手術
筋骨格系手術(四肢体幹)
腹腔鏡下手術
胸腔鏡下手術
その他の内視鏡下手術
経皮的血管内手術
その他

消化器外科や心臓外科といった診療科別ではありません。

data = data.sort_values('術後',ascending=False)
labels = data['分類']
before_ope = data['術前']
after_ope = data['術後']

total = [num1 + num2 for num1,num2 in zip(before_ope,after_ope)]

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4), dpi=100)
plt.xticks(rotation=-60)
plt.title('総数')
ax.bar(labels,total,label='after_ope')
ax.bar(labels,before_ope,label='before_ope')
ax.legend()

f:id:rimever:20181201103653p:plain

開頭手術は在院日数がかかるということはわかります。

データを集める、データを分析する、ということが出来たとしても、データを分析して何がわかるのか、何を知るためにデータを分析ということが必要になってきます。

さあ、都道府県別とせず、私に考えうる限りで切り口を変えてデータを見てみます。

内視鏡手術と外科的手術

分類の中で腹腔鏡下手術というのが存在します。

ドラマ「ドクターX」で腹腔鏡の魔術師が登場しますが、彼が得意とする手術がこれ。

www.tv-asahi.co.jp

内視鏡を用いた手術で、開腹手術のように大きくお腹を開けないので傷口が小さく、回復も短い。

腹腔鏡手術 - Wikipedia

ただし、開腹手術の方が安全だとも言われます。

同様に肺の手術をするときには、「胸腔鏡（きょうくうきょう）下手術」といいます。

また、関節に用いる関節鏡下手術も存在します。そういった手術がその他の内視鏡下手術となります。

では、実際に回復が早い（在院日数が短い）のかを比較してみます。

実は、一度にグラフを二つ並べるのは初めてでして、

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 4), dpi=100)

# 一つ目のグラフは、ax[0]
# 二つ目のグラフは、ax[1]

と扱います。

stomach = data.query("分類 == '開腹手術' | 分類 == '腹腔鏡下手術'")
labels_stomach = stomach['分類']
before_ope_stomach = stomach['術前']
after_ope_stomach = stomach['術後']

total_stomach = [num1 + num2 for num1,num2 in zip(before_ope_stomach,after_ope_stomach)]

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(6, 4), dpi=100)
ax[0].bar(labels_stomach,total_stomach,label='術後')
ax[0].bar(labels_stomach,before_ope_stomach,label='術前')
ax[0].legend()


breast = data.query("分類 == '開胸手術' | 分類 == '胸腔鏡下手術'")
labels_breast = breast['分類']
before_ope_breast = breast['術前']
after_ope_breast = breast['術後']

total_breast = [num1 + num2 for num1,num2 in zip(before_ope_stomach,after_ope_stomach)]
ax[1].bar(labels_breast,total_breast,label='術後')
ax[1].bar(labels_breast,before_ope_breast,label='術前')
ax[1].legend()