python工具，用于处理来自healthcare cost and utilization program（http://hcup us.ahrq.gov）的数据。
PyHCU的Python项目详细描述
pyhcup是一个python库，用于解析和导入从美国医疗保健成本和利用程序（http://hcup-us.ahrq.gov）获得的数据。
关于
来自hcup的数据是一个文本文件，每一列有特定的宽度。但是，这些列的宽度及其名称在其他地方。hcup将此元数据作为sas或spss数据加载程序提供。
pyhcup是用来从sas加载程序中提取元数据的，然后使用该元数据来解析固定宽度文本文件中的实际数据。您仍然需要通过hcup获取实际数据。
在作者的博客http://bielism.blogspot.com/2013/12/hcup-and-python-pt-i-background.html上的一系列文章中提供了一组更详细的说明。
示例用法
加载数据文件/加载文件组合。
import pyhcup # specify where your data and loadfiles live datafile = 'D:\\Users\\hcup\\sid\\NY_SID_2009_CORE.asc' loadfile = 'D:\\Users\\hcup\\sid\\sasload\\NY_SID_2009_CORE.sas' # pull basic meta from SAS loadfile meta_df = pyhcup.meta_from_sas(loadfile) # use meta knowledge to parse datafile into a pandas DataFrame df = pyhcup.read(datafile, meta_df) # that's it. use df from here.
用两种方法处理无法保存在内存中的非常大的文件。
- 要导入行的子集（例如用于准备工作或疑难解答），请使用sas.df_from_sas（）指定要读取的nrows和/或要跳过的skip rows。
# optionally specify nrows and/or skiprows to handle larger files df = pyhcup.read(datafile, meta_df, nrows=500000, skiprows=1000000)
- 要遍历行块（如导入数据库），请首先使用元数据构建列名和列宽列表。接下来，将chunkSize传递给上面的read（）函数，以创建生成可管理大小的块的生成器。
chunk_size = 500000
reader = pyhcup.read(datafile, meta_df, chunksize=chunk_size)
for df in reader:
# do your business
# such as replacing sentinel values (below)
# or inserting into a database with another Python library
无论是拉入所有记录还是只拉入一大块记录，都可以替换hcup中所有令人讨厌的丢失/无效数据占位符（这对于一般解析非hcup文件的丢失值不太有用）。
# fyi, this bulldozes through all values in all columns with no per-column control replaced = pyhcup.replace_sentinels(df)
加载文件（元数据）的快捷方式
HCUP为州住院病人数据库（SID）、州非卧床手术数据库（SASD）和州急诊部数据库（SEDD）提供的SAS加载程序文件捆绑在该软件包中，以便于访问。您可以直接检索这些数据的元数据，而不必指定如上所述的加载文件路径。
使用get_meta（）函数以这种方式获取meta。你必须把一个州的缩写作为第一个参数，把一年作为第二个参数，就像这样。
meta_df = pyhcup.get_meta('NY', 2009)
默认情况下，get_meta（）获取SID核心数据。其他元可以用可选的关键字参数datafile（'sid'，'sedd'，或'sasd'）和category（'core'，'chgs'，'severity'，'dx_pr_grps'，或'ahal'）获取。
# California emergency department charges meta for 2010
ca_2010_emergency_charges_meta = pyhcup.get_meta('CA', 2010, datafile='SEDD', category='CHGS')
# Arizona outpatient surgery DRG records meta for 2004
az_2004_surg_groups_meta = pyhcup.get_meta('AZ', 2004, datafile='SASD', category='DX_PR_GRPS'
# etc.
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