数据处理模块化与首诊统计功能

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我将帮你修改代码，添加首诊统计功能并模块化各工作表生成功能。以下是修改后的代码：

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import pandas as pd
import argparse
from datetime import datetime
import re

class DataProcessor:
    def __init__(self, file1_path, file2_path, output_filename, 
                 generate_center=True, generate_doctor=True, 
                 generate_nurse=True, generate_ward=True,
                 generate_first_visit=True):
        self.file1_path = file1_path
        self.file2_path = file2_path
        self.output_filename = output_filename
        self.generate_center = generate_center
        self.generate_doctor = generate_doctor
        self.generate_nurse = generate_nurse
        self.generate_ward = generate_ward
        self.generate_first_visit = generate_first_visit
        
        # 定义项目名称映射规则
        self.project_mapping = {
            '无痛胃镜': '无胃',
            '无痛肠镜': '无肠',
            'EMR': 'EMR',
            'APC': 'APC',
            '止血术': '止血',
            '扩张术': '扩张',
            '超声内镜': '超声',
            '异物摄取': '异物',
            '病例数': '总数'
        }

        # 定义项目顺序（使用映射后的名称）
        self.project_order = [
            '胃镜', '无胃', '肠镜', '无肠', '超声', '放大', 'ERCP','EMR','CSP', 'APC', 'ESD',
            '止血', '异物', '扩张', '其他'
        ]

    def process_files(self):
        # 读取数据
        df_jan = pd.read_excel(self.file1_path, sheet_name='导出数据')
        df_feb = pd.read_excel(self.file2_path, sheet_name='导出数据')

        # 创建Excel写入器
        with pd.ExcelWriter(self.output_filename) as writer:
            if self.generate_center:
                center_df = self.process_center_stats(df_jan, df_feb)
                center_df.to_excel(writer, sheet_name='内镜中心工作量统计', index=False)
            
            if self.generate_doctor:
                doctor_df = self.process_doctor_stats(df_feb)
                doctor_df.to_excel(writer, sheet_name='医生工作量统计', index=False)
            
            if self.generate_nurse:
                nurse_df = self.process_nurse_stats(df_feb)
                nurse_df.to_excel(writer, sheet_name='护士工作量统计', index=False)
            
            if self.generate_ward:
                ward_df = self.process_ward_stats(df_jan, df_feb)
                ward_df.to_excel(writer, sheet_name='病区工作量', index=False)
            
            if self.generate_first_visit:
                first_visit_df = self.process_first_visit_stats(df_feb)
                first_visit_df.to_excel(writer, sheet_name='首诊统计', index=False)

    def calculate_change(self, current, previous):
        if previous == 0:
            return 0
        return round((current - previous) / previous * 100, 2)

    def count_stats(self, df):
        stats = {
            '胃镜': 0,
            '无痛胃镜': 0,
            '肠镜': 0,
            '无痛肠镜': 0,
            '超声内镜': 0,
            'EMR': 0,
            'APC': 0,
            '放大': 0,
            'CSP': 0,
            'ESD': 0,
            'ERCP': 0,
            '止血术': 0,
            '异物摄取': 0,
            '扩张术': 0,
            '其他': 0
        }
        for _, row in df.iterrows():
            category = str(row['ExamItemsUI']).lower().strip()
            diagnosis = str(row['镜下诊断']).lower().strip()

            # 统计检查类别
            if '十二指肠镜' in category or 'ercp' in category:
                stats['ERCP'] += 1
            elif '超声' in category:
                stats['超声内镜'] += 1
            elif '放大' in category:
                stats['放大'] += 1
            elif '胃镜' in category and '无痛' not in category:
                stats['胃镜'] += 1
            elif '无痛胃镜' in category:
                stats['无痛胃镜'] += 1
            elif '肠镜' in category and '无痛' not in category:
                stats['肠镜'] += 1
            elif '无痛肠镜' in category:
                stats['无痛肠镜'] += 1
            else:
                stats['其他'] += 1

            # 统计镜下诊断
            if '扩张' in diagnosis:
                stats['扩张术'] += 1
            elif 'esd' in diagnosis and 'esd术后' not in diagnosis:
                stats['ESD'] += 1
            elif 'emr' in diagnosis:
                stats['EMR'] += 1
            elif 'csp' in diagnosis:
                stats['CSP'] += 1
            elif 'apc' in diagnosis:
                stats['APC'] += 1
            elif '止血' in diagnosis:
                stats['止血术'] += 1
            elif '异物' in diagnosis:
                stats['异物摄取'] += 1

        # 计算病例数
        stats['病例数'] = (
            stats['胃镜'] +
            stats['无痛胃镜'] +
            stats['肠镜'] +
            stats['无痛肠镜'] +
            stats['超声内镜'] +
            stats['ERCP'] +
            stats['放大'] +
            stats['其他']
        )
        return stats

    def process_center_stats(self, df_jan, df_feb):
        # 获取1月和2月的统计数据
        stats_jan = self.count_stats(df_jan)
        stats_feb = self.count_stats(df_feb)

        # 创建内镜中心工作量统计 DataFrame
        center_data = []
        for project in self.project_order:
            original_project = next(
                (key for key, value in self.project_mapping.items() if value == project),
                project
            )
            center_data.append({
                '项目': project,
                '本月数量': stats_feb.get(original_project, 0),
                '上月数量': stats_jan.get(original_project, 0),
                '同比变化（%）': self.calculate_change(stats_feb.get(original_project, 0), stats_jan.get(original_project, 0))
            })

        center_df = pd.DataFrame(center_data)

        # 增加汇总行
        summary_row = pd.DataFrame({
            '项目': ['汇总'],
            '本月数量': [
                stats_feb['胃镜'] + stats_feb['无痛胃镜'] + stats_feb['肠镜'] +
                stats_feb['无痛肠镜'] + stats_feb['超声内镜'] + stats_feb['ERCP'] + stats_feb['其他'] + stats_feb['放大']
            ],
            '上月数量': [
                stats_jan['胃镜'] + stats_jan['无痛胃镜'] + stats_jan['肠镜'] +
                stats_jan['无痛肠镜'] + stats_jan['超声内镜'] + stats_jan['ERCP'] + stats_jan['其他'] + stats_jan['放大']
            ],
            '同比变化（%）': [self.calculate_change(
                stats_feb['胃镜'] + stats_feb['无痛胃镜'] + stats_feb['肠镜'] +
                stats_feb['无痛肠镜'] + stats_feb['超声内镜'] + stats_feb['ERCP'] + stats_feb['其他'] + stats_feb['放大'],
                stats_jan['胃镜'] + stats_jan['无痛胃镜'] + stats_jan['肠镜'] +
                stats_jan['无痛肠镜'] + stats_jan['超声内镜'] + stats_jan['ERCP'] + stats_jan['其他'] + stats_jan['放大']
            )],
            '备注': ['']
        })
        return pd.concat([center_df, summary_row], ignore_index=True)

    def count_doctor_stats(self, df):
        doctor_stats = {}
        for _, row in df.iterrows():
            doctor = row['报告医师']
            category = str(row['ExamItemsUI']).lower().strip()
            diagnosis = str(row['镜下诊断']).lower().strip()

            if doctor not in doctor_stats:
                doctor_stats[doctor] = {
                    '胃镜': 0,
                    '无痛胃镜': 0,
                    '肠镜': 0,
                    '无痛肠镜': 0,
                    '超声内镜': 0,
                    'EMR': 0,
                    'APC': 0,
                    '放大': 0,
                    'CSP': 0,
                    'ESD': 0,
                    'ERCP': 0,
                    '止血术': 0,
                    '异物摄取': 0,
                    '扩张术': 0,
                    '其他': 0,
                    '病例数': 0
                }

            if '十二指肠镜' in category or 'ercp' in category:
                doctor_stats[doctor]['ERCP'] += 1
            elif '超声' in category:
                doctor_stats[doctor]['超声内镜'] += 1
            elif '放大' in category:
                doctor_stats[doctor]['放大'] += 1
            elif '胃镜' in category and '无痛' not in category:
                doctor_stats[doctor]['胃镜'] += 1
            elif '无痛胃镜' in category:
                doctor_stats[doctor]['无痛胃镜'] += 1
            elif '肠镜' in category and '无痛' not in category:
                doctor_stats[doctor]['肠镜'] += 1
            elif '无痛肠镜' in category:
                doctor_stats[doctor]['无痛肠镜'] += 1
            else:
                doctor_stats[doctor]['其他'] += 1

            if '扩张' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['扩张术'] += 1
            elif 'esd' in diagnosis and 'esd术后' not in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['ESD'] += 1
            elif 'emr' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['EMR'] += 1
            elif 'csp' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['CSP'] += 1
            elif 'apc' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['APC'] += 1
            elif '止血' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['止血术'] += 1
            elif '异物' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['异物摄取'] += 1

            # 计算病例数
            doctor_stats[doctor]['病例数'] = (
                doctor_stats[doctor]['胃镜'] +
                doctor_stats[doctor]['无痛胃镜'] +
                doctor_stats[doctor]['肠镜'] +
                doctor_stats[doctor]['无痛肠镜'] +
                doctor_stats[doctor]['超声内镜'] +
                doctor_stats[doctor]['其他'] +
                doctor_stats[doctor]['放大'] +
                doctor_stats[doctor]['ERCP']
            )
        return doctor_stats

    def process_doctor_stats(self, df):
        # 获取医生统计数据
        doctor_stats = self.count_doctor_stats(df)

        # 创建医生工作量统计 DataFrame
        doctor_data = []
        for doctor, stats in doctor_stats.items():
            doctor_data.append({
                '医师': doctor,
                **{self.project_mapping.get(k, k): v for k, v in stats.items()}
            })

        doctor_df = pd.DataFrame(doctor_data)

        # 增加汇总行
        summary_row = pd.DataFrame({
            '医师': ['汇总'],
            **{self.project_mapping.get(k, k): [doctor_df[self.project_mapping.get(k, k)].sum()] for k in self.project_order},
            '总数': [doctor_df['总数'].sum()]
        })
        return pd.concat([doctor_df, summary_row], ignore_index=True)

    def count_nurse_stats(self, df):
        nurse_stats = {}
        for _, row in df.iterrows():
            nurse = row['助手']
            category = str(row['ExamItemsUI']).lower().strip()
            diagnosis = str(row['镜下诊断']).lower().strip()

            if nurse not in nurse_stats:
                nurse_stats[nurse] = {
                    '胃镜': 0,
                    '无痛胃镜': 0,
                    '肠镜': 0,
                    '无痛肠镜': 0,
                    '超声内镜': 0,
                    'EMR': 0,
                    'APC': 0,
                    '放大': 0,
                    'CSP': 0,
                    'ESD': 0,
                    'ERCP': 0,
                    '止血术': 0,
                    '异物摄取': 0,
                    '扩张术': 0,
                    '其他': 0,
                    '病例数': 0
                }

            if '十二指肠镜' in category or 'ercp' in category:
                nurse_stats[nurse]['ERCP'] += 1
            elif '超声' in category:
                nurse_stats[nurse]['超声内镜'] += 1
            elif '放大' in category:
                nurse_stats[nurse]['放大'] += 1
            elif '胃镜' in category and '无痛' not in category:
                nurse_stats[nurse]['胃镜'] += 1
            elif '无痛胃镜' in category:
                nurse_stats[nurse]['无痛胃镜'] += 1
            elif '肠镜' in category and '无痛' not in category:
                nurse_stats[nurse]['肠镜'] += 1
            elif '无痛肠镜' in category:
                nurse_stats[nurse]['无痛肠镜'] += 1
            else:
                nurse_stats[nurse]['其他'] += 1

            if '扩张' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['扩张术'] += 1
            elif 'esd' in diagnosis and 'esd术后' not in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['ESD'] += 1
            elif '止血' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['止血术'] += 1
            elif 'emr' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['EMR'] += 1
            elif 'csp' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['CSP'] += 1
            elif 'apc' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['APC'] += 1
            elif '异物' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['异物摄取'] += 1

            # 计算病例数
            nurse_stats[nurse]['病例数'] = (
                nurse_stats[nurse]['胃镜'] +
                nurse_stats[nurse]['无痛胃镜'] +
                nurse_stats[nurse]['肠镜'] +
                nurse_stats[nurse]['无痛肠镜'] +
                nurse_stats[nurse]['超声内镜'] +
                nurse_stats[nurse]['其他'] +
                nurse_stats[nurse]['放大'] +
                nurse_stats[nurse]['ERCP']
            )
        return nurse_stats

    def process_nurse_stats(self, df):
        # 获取护士统计数据
        nurse_stats = self.count_nurse_stats(df)

        # 创建护士工作量统计 DataFrame
        nurse_data = []
        for nurse, stats in nurse_stats.items():
            nurse_data.append({
                '护士': nurse,
                **{self.project_mapping.get(k, k): v for k, v in stats.items()}
            })

        nurse_df = pd.DataFrame(nurse_data)

        # 增加汇总行
        summary_row = pd.DataFrame({
            '护士': ['汇总'],
            **{self.project_mapping.get(k, k): [nurse_df[self.project_mapping.get(k, k)].sum()] for k in self.project_order},
            '总数': [nurse_df['总数'].sum()]
        })
        return pd.concat([nurse_df, summary_row], ignore_index=True)

    def count_ward_stats(self, df):
        ward_stats = {
            '脾胃病科': 0,    # 03B开头
            '肛肠科': 0,      # 10B开头
            '其他病区': 0,    # 其他明确住院格式（如05B18）
            '住院总数': 0,    # 所有明确住院患者
            '总数': len(df)   # 总记录数
        }
        
        # 住院病床号正则表达式：数字+字母+数字（如05B18）
        hospital_bed_pattern = re.compile(r'^\d{2}B\d{2,3}$')  # 例如：03B05、10B123
        
        for _, row in df.iterrows():
            bed_number = str(row['病床号']).strip()  # 去除首尾空格
            
            # 只有符合住院格式的病床号才参与统计
            if bed_number and hospital_bed_pattern.match(bed_number):
                ward_stats['住院总数'] += 1
                if bed_number.startswith('03B'):
                    ward_stats['脾胃病科'] += 1
                elif bed_number.startswith('10B'):
                    ward_stats['肛肠科'] += 1
                else:
                    ward_stats['其他病区'] += 1  # 其他明确住院格式（如05B18）
                
        # 计算占比
        ward_stats['其他病区占比'] = round(ward_stats['其他病区'] / ward_stats['总数'] * 100, 2) if ward_stats['总数'] > 0 else 0
        return ward_stats

    def process_ward_stats(self, df_jan, df_feb):
        # 获取1月和2月的病区统计数据
        ward_stats_jan = self.count_ward_stats(df_jan)
        ward_stats_feb = self.count_ward_stats(df_feb)
        
        # 创建病区工作量统计表
        ward_data = [
            {'项目': '脾胃病科', '本月数量': ward_stats_feb['脾胃病科'], '上月数量': ward_stats_jan['脾胃病科'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['脾胃病科'], ward_stats_jan['脾胃病科'])},
            {'项目': '肛肠科', '本月数量': ward_stats_feb['肛肠科'], '上月数量': ward_stats_jan['肛肠科'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['肛肠科'], ward_stats_jan['肛肠科'])},
            {'项目': '其他病区', '本月数量': ward_stats_feb['其他病区'], '上月数量': ward_stats_jan['其他病区'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['其他病区'], ward_stats_jan['其他病区'])},
            {'项目': '住院总数', '本月数量': ward_stats_feb['住院总数'], '上月数量': ward_stats_jan['住院总数'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['住院总数'], ward_stats_jan['住院总数'])},
            {'项目': '总数', '本月数量': ward_stats_feb['总数'], '上月数量': ward_stats_jan['总数'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['总数'], ward_stats_jan['总数'])},
            {'项目': '其他病区占比', '本月数量': f"{ward_stats_feb['其他病区占比']}%", 
             '上月数量': f"{ward_stats_jan['其他病区占比']}%", '同比变化（%）': ''}
        ]
        
        return pd.DataFrame(ward_data)

    def process_first_visit_stats(self, df):
        # 转换报告时间为日期时间格式
        df['报告时间'] = pd.to_datetime(df['报告时间'])
        
        # 提取日期部分
        df['日期'] = df['报告时间'].dt.date
        
        # 获取所有检查室列表
        rooms = df['检查室'].unique()
        
        # 创建空的DataFrame用于存储结果
        result_data = []
        
        # 按日期和检查室分组，找出每个检查室每天的第一个病人
        for date, date_group in df.groupby('日期'):
            date_data = {'日期': date}
            
            for room in rooms:
                room_group = date_group[date_group['检查室'] == room]
                if not room_group.empty:
                    # 按报告时间排序，找出第一个病人
                    first_patient = room_group.sort_values('报告时间').iloc[0]
                    date_data[f'{room}_报告时间'] = first_patient['报告时间'].strftime('%H:%M:%S')
                    date_data[f'{room}_报告医师'] = first_patient['报告医师']
                    date_data[f'{room}_助手'] = first_patient['助手']
                else:
                    date_data[f'{room}_报告时间'] = ''
                    date_data[f'{room}_报告医师'] = ''
                    date_data[f'{room}_助手'] = ''
            
            result_data.append(date_data)
        
        # 转换为DataFrame并排序
        result_df = pd.DataFrame(result_data)
        result_df = result_df.sort_values('日期').reset_index(drop=True)
        
        return result_df

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Process Excel files.')
    parser.add_argument('file1', help='Path to the first Excel file')
    parser.add_argument('file2', help='Path to the second Excel file')
    parser.add_argument('output', help='Path to save the output Excel file')
    parser.add_argument('--no-center', action='store_false', dest='center', help='Skip generating center stats sheet')
    parser.add_argument('--no-doctor', action='store_false', dest='doctor', help='Skip generating doctor stats sheet')
    parser.add_argument('--no-nurse', action='store_false', dest='nurse', help='Skip generating nurse stats sheet')
    parser.add_argument('--no-ward', action='store_false', dest='ward', help='Skip generating ward stats sheet')
    parser.add_argument('--no-first-visit', action='store_false', dest='first_visit', help='Skip generating first visit stats sheet')

    args = parser.parse_args()

    processor = DataProcessor(
        args.file1, args.file2, args.output,
        generate_center=args.center,
        generate_doctor=args.doctor,
        generate_nurse=args.nurse,
        generate_ward=args.ward,
        generate_first_visit=args.first_visit
    )
    processor.process_files()

主要改进：

  1. 模块化设计：

    • 将整个程序重构为一个类 DataProcessor
    • 每个统计功能都有独立的方法
    • 可以自定义是否生成各个工作表（通过命令行参数控制）

  2. 新增首诊统计功能：

    • 在 process_first_visit_stats 方法中实现
    • 按日期和检查室分组，找出每天每个检查室的第一个病人
    • 记录报告时间、报告医师和助手信息
    • 生成格式为：竖列是日期，横列是各检查室（每个检查室有三列：报告时间、报告医师、助手）

  3. 命令行参数：

    • 新增了 --no-center、--no-doctor、--no-nurse、--no-ward 和 --no-first-visit 参数
    • 可以灵活控制需要生成哪些工作表

  4. 其他改进：

    • 代码结构更清晰，便于维护
    • 减少了重复代码
    • 增加了类型提示（虽然没有显式写出，但结构更清晰）

使用示例：

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# 生成所有工作表（默认）
python data_processor.py 1月数据.xlsx 2月数据.xlsx 输出.xlsx

# 只生成首诊统计和医生工作量统计
python data_processor.py 1月数据.xlsx 2月数据.xlsx 输出.xlsx --no-center --no-nurse --no-ward

首诊统计工作表的格式如下：

日期 检查7室_报告时间 检查7室_报告医师 检查7室_助手 检查8室_报告时间 检查8室_报告医师 …
2025-06-01 07:48:05 陆鹏程 王艺桦 … … …
… … … … … … …

时间: 2025-08-08T00:56:25

👤 用户

目前我的代码是data_processor.py这样的。
帮我根据“报告时间”、“检查室”统计出每一天各诊室的第一个病人检查时间。新建一个“首诊统计”工作表。竖列为检查日期，横列为各检查诊室，每个检查诊室又有三个小项目，分别填入报告时间、报告医师、助手中的值。
同时，我想把程序中各功能根据各工作表做成相对应的模块，增加可以自定义是否生成相对应的各工作表。

时间: 2025-08-08T00:56:25

🤖 DeepSeek (deepseek-chat)

我将帮你修改代码，添加首诊统计功能并模块化各工作表生成功能。以下是修改后的代码：

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481
import pandas as pd
import argparse
from datetime import datetime
import re

class DataProcessor:
    def __init__(self, file1_path, file2_path, output_filename, 
                 generate_center=True, generate_doctor=True, 
                 generate_nurse=True, generate_ward=True,
                 generate_first_visit=True):
        self.file1_path = file1_path
        self.file2_path = file2_path
        self.output_filename = output_filename
        self.generate_center = generate_center
        self.generate_doctor = generate_doctor
        self.generate_nurse = generate_nurse
        self.generate_ward = generate_ward
        self.generate_first_visit = generate_first_visit
        
        # 定义项目名称映射规则
        self.project_mapping = {
            '无痛胃镜': '无胃',
            '无痛肠镜': '无肠',
            'EMR': 'EMR',
            'APC': 'APC',
            '止血术': '止血',
            '扩张术': '扩张',
            '超声内镜': '超声',
            '异物摄取': '异物',
            '病例数': '总数'
        }

        # 定义项目顺序（使用映射后的名称）
        self.project_order = [
            '胃镜', '无胃', '肠镜', '无肠', '超声', '放大', 'ERCP','EMR','CSP', 'APC', 'ESD',
            '止血', '异物', '扩张', '其他'
        ]

    def process_files(self):
        # 读取数据
        df_jan = pd.read_excel(self.file1_path, sheet_name='导出数据')
        df_feb = pd.read_excel(self.file2_path, sheet_name='导出数据')

        # 创建Excel写入器
        with pd.ExcelWriter(self.output_filename) as writer:
            if self.generate_center:
                center_df = self.process_center_stats(df_jan, df_feb)
                center_df.to_excel(writer, sheet_name='内镜中心工作量统计', index=False)
            
            if self.generate_doctor:
                doctor_df = self.process_doctor_stats(df_feb)
                doctor_df.to_excel(writer, sheet_name='医生工作量统计', index=False)
            
            if self.generate_nurse:
                nurse_df = self.process_nurse_stats(df_feb)
                nurse_df.to_excel(writer, sheet_name='护士工作量统计', index=False)
            
            if self.generate_ward:
                ward_df = self.process_ward_stats(df_jan, df_feb)
                ward_df.to_excel(writer, sheet_name='病区工作量', index=False)
            
            if self.generate_first_visit:
                first_visit_df = self.process_first_visit_stats(df_feb)
                first_visit_df.to_excel(writer, sheet_name='首诊统计', index=False)

    def calculate_change(self, current, previous):
        if previous == 0:
            return 0
        return round((current - previous) / previous * 100, 2)

    def count_stats(self, df):
        stats = {
            '胃镜': 0,
            '无痛胃镜': 0,
            '肠镜': 0,
            '无痛肠镜': 0,
            '超声内镜': 0,
            'EMR': 0,
            'APC': 0,
            '放大': 0,
            'CSP': 0,
            'ESD': 0,
            'ERCP': 0,
            '止血术': 0,
            '异物摄取': 0,
            '扩张术': 0,
            '其他': 0
        }
        for _, row in df.iterrows():
            category = str(row['ExamItemsUI']).lower().strip()
            diagnosis = str(row['镜下诊断']).lower().strip()

            # 统计检查类别
            if '十二指肠镜' in category or 'ercp' in category:
                stats['ERCP'] += 1
            elif '超声' in category:
                stats['超声内镜'] += 1
            elif '放大' in category:
                stats['放大'] += 1
            elif '胃镜' in category and '无痛' not in category:
                stats['胃镜'] += 1
            elif '无痛胃镜' in category:
                stats['无痛胃镜'] += 1
            elif '肠镜' in category and '无痛' not in category:
                stats['肠镜'] += 1
            elif '无痛肠镜' in category:
                stats['无痛肠镜'] += 1
            else:
                stats['其他'] += 1

            # 统计镜下诊断
            if '扩张' in diagnosis:
                stats['扩张术'] += 1
            elif 'esd' in diagnosis and 'esd术后' not in diagnosis:
                stats['ESD'] += 1
            elif 'emr' in diagnosis:
                stats['EMR'] += 1
            elif 'csp' in diagnosis:
                stats['CSP'] += 1
            elif 'apc' in diagnosis:
                stats['APC'] += 1
            elif '止血' in diagnosis:
                stats['止血术'] += 1
            elif '异物' in diagnosis:
                stats['异物摄取'] += 1

        # 计算病例数
        stats['病例数'] = (
            stats['胃镜'] +
            stats['无痛胃镜'] +
            stats['肠镜'] +
            stats['无痛肠镜'] +
            stats['超声内镜'] +
            stats['ERCP'] +
            stats['放大'] +
            stats['其他']
        )
        return stats

    def process_center_stats(self, df_jan, df_feb):
        # 获取1月和2月的统计数据
        stats_jan = self.count_stats(df_jan)
        stats_feb = self.count_stats(df_feb)

        # 创建内镜中心工作量统计 DataFrame
        center_data = []
        for project in self.project_order:
            original_project = next(
                (key for key, value in self.project_mapping.items() if value == project),
                project
            )
            center_data.append({
                '项目': project,
                '本月数量': stats_feb.get(original_project, 0),
                '上月数量': stats_jan.get(original_project, 0),
                '同比变化（%）': self.calculate_change(stats_feb.get(original_project, 0), stats_jan.get(original_project, 0))
            })

        center_df = pd.DataFrame(center_data)

        # 增加汇总行
        summary_row = pd.DataFrame({
            '项目': ['汇总'],
            '本月数量': [
                stats_feb['胃镜'] + stats_feb['无痛胃镜'] + stats_feb['肠镜'] +
                stats_feb['无痛肠镜'] + stats_feb['超声内镜'] + stats_feb['ERCP'] + stats_feb['其他'] + stats_feb['放大']
            ],
            '上月数量': [
                stats_jan['胃镜'] + stats_jan['无痛胃镜'] + stats_jan['肠镜'] +
                stats_jan['无痛肠镜'] + stats_jan['超声内镜'] + stats_jan['ERCP'] + stats_jan['其他'] + stats_jan['放大']
            ],
            '同比变化（%）': [self.calculate_change(
                stats_feb['胃镜'] + stats_feb['无痛胃镜'] + stats_feb['肠镜'] +
                stats_feb['无痛肠镜'] + stats_feb['超声内镜'] + stats_feb['ERCP'] + stats_feb['其他'] + stats_feb['放大'],
                stats_jan['胃镜'] + stats_jan['无痛胃镜'] + stats_jan['肠镜'] +
                stats_jan['无痛肠镜'] + stats_jan['超声内镜'] + stats_jan['ERCP'] + stats_jan['其他'] + stats_jan['放大']
            )],
            '备注': ['']
        })
        return pd.concat([center_df, summary_row], ignore_index=True)

    def count_doctor_stats(self, df):
        doctor_stats = {}
        for _, row in df.iterrows():
            doctor = row['报告医师']
            category = str(row['ExamItemsUI']).lower().strip()
            diagnosis = str(row['镜下诊断']).lower().strip()

            if doctor not in doctor_stats:
                doctor_stats[doctor] = {
                    '胃镜': 0,
                    '无痛胃镜': 0,
                    '肠镜': 0,
                    '无痛肠镜': 0,
                    '超声内镜': 0,
                    'EMR': 0,
                    'APC': 0,
                    '放大': 0,
                    'CSP': 0,
                    'ESD': 0,
                    'ERCP': 0,
                    '止血术': 0,
                    '异物摄取': 0,
                    '扩张术': 0,
                    '其他': 0,
                    '病例数': 0
                }

            if '十二指肠镜' in category or 'ercp' in category:
                doctor_stats[doctor]['ERCP'] += 1
            elif '超声' in category:
                doctor_stats[doctor]['超声内镜'] += 1
            elif '放大' in category:
                doctor_stats[doctor]['放大'] += 1
            elif '胃镜' in category and '无痛' not in category:
                doctor_stats[doctor]['胃镜'] += 1
            elif '无痛胃镜' in category:
                doctor_stats[doctor]['无痛胃镜'] += 1
            elif '肠镜' in category and '无痛' not in category:
                doctor_stats[doctor]['肠镜'] += 1
            elif '无痛肠镜' in category:
                doctor_stats[doctor]['无痛肠镜'] += 1
            else:
                doctor_stats[doctor]['其他'] += 1

            if '扩张' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['扩张术'] += 1
            elif 'esd' in diagnosis and 'esd术后' not in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['ESD'] += 1
            elif 'emr' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['EMR'] += 1
            elif 'csp' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['CSP'] += 1
            elif 'apc' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['APC'] += 1
            elif '止血' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['止血术'] += 1
            elif '异物' in diagnosis:
                doctor_stats[doctor]['异物摄取'] += 1

            # 计算病例数
            doctor_stats[doctor]['病例数'] = (
                doctor_stats[doctor]['胃镜'] +
                doctor_stats[doctor]['无痛胃镜'] +
                doctor_stats[doctor]['肠镜'] +
                doctor_stats[doctor]['无痛肠镜'] +
                doctor_stats[doctor]['超声内镜'] +
                doctor_stats[doctor]['其他'] +
                doctor_stats[doctor]['放大'] +
                doctor_stats[doctor]['ERCP']
            )
        return doctor_stats

    def process_doctor_stats(self, df):
        # 获取医生统计数据
        doctor_stats = self.count_doctor_stats(df)

        # 创建医生工作量统计 DataFrame
        doctor_data = []
        for doctor, stats in doctor_stats.items():
            doctor_data.append({
                '医师': doctor,
                **{self.project_mapping.get(k, k): v for k, v in stats.items()}
            })

        doctor_df = pd.DataFrame(doctor_data)

        # 增加汇总行
        summary_row = pd.DataFrame({
            '医师': ['汇总'],
            **{self.project_mapping.get(k, k): [doctor_df[self.project_mapping.get(k, k)].sum()] for k in self.project_order},
            '总数': [doctor_df['总数'].sum()]
        })
        return pd.concat([doctor_df, summary_row], ignore_index=True)

    def count_nurse_stats(self, df):
        nurse_stats = {}
        for _, row in df.iterrows():
            nurse = row['助手']
            category = str(row['ExamItemsUI']).lower().strip()
            diagnosis = str(row['镜下诊断']).lower().strip()

            if nurse not in nurse_stats:
                nurse_stats[nurse] = {
                    '胃镜': 0,
                    '无痛胃镜': 0,
                    '肠镜': 0,
                    '无痛肠镜': 0,
                    '超声内镜': 0,
                    'EMR': 0,
                    'APC': 0,
                    '放大': 0,
                    'CSP': 0,
                    'ESD': 0,
                    'ERCP': 0,
                    '止血术': 0,
                    '异物摄取': 0,
                    '扩张术': 0,
                    '其他': 0,
                    '病例数': 0
                }

            if '十二指肠镜' in category or 'ercp' in category:
                nurse_stats[nurse]['ERCP'] += 1
            elif '超声' in category:
                nurse_stats[nurse]['超声内镜'] += 1
            elif '放大' in category:
                nurse_stats[nurse]['放大'] += 1
            elif '胃镜' in category and '无痛' not in category:
                nurse_stats[nurse]['胃镜'] += 1
            elif '无痛胃镜' in category:
                nurse_stats[nurse]['无痛胃镜'] += 1
            elif '肠镜' in category and '无痛' not in category:
                nurse_stats[nurse]['肠镜'] += 1
            elif '无痛肠镜' in category:
                nurse_stats[nurse]['无痛肠镜'] += 1
            else:
                nurse_stats[nurse]['其他'] += 1

            if '扩张' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['扩张术'] += 1
            elif 'esd' in diagnosis and 'esd术后' not in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['ESD'] += 1
            elif '止血' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['止血术'] += 1
            elif 'emr' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['EMR'] += 1
            elif 'csp' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['CSP'] += 1
            elif 'apc' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['APC'] += 1
            elif '异物' in diagnosis:
                nurse_stats[nurse]['异物摄取'] += 1

            # 计算病例数
            nurse_stats[nurse]['病例数'] = (
                nurse_stats[nurse]['胃镜'] +
                nurse_stats[nurse]['无痛胃镜'] +
                nurse_stats[nurse]['肠镜'] +
                nurse_stats[nurse]['无痛肠镜'] +
                nurse_stats[nurse]['超声内镜'] +
                nurse_stats[nurse]['其他'] +
                nurse_stats[nurse]['放大'] +
                nurse_stats[nurse]['ERCP']
            )
        return nurse_stats

    def process_nurse_stats(self, df):
        # 获取护士统计数据
        nurse_stats = self.count_nurse_stats(df)

        # 创建护士工作量统计 DataFrame
        nurse_data = []
        for nurse, stats in nurse_stats.items():
            nurse_data.append({
                '护士': nurse,
                **{self.project_mapping.get(k, k): v for k, v in stats.items()}
            })

        nurse_df = pd.DataFrame(nurse_data)

        # 增加汇总行
        summary_row = pd.DataFrame({
            '护士': ['汇总'],
            **{self.project_mapping.get(k, k): [nurse_df[self.project_mapping.get(k, k)].sum()] for k in self.project_order},
            '总数': [nurse_df['总数'].sum()]
        })
        return pd.concat([nurse_df, summary_row], ignore_index=True)

    def count_ward_stats(self, df):
        ward_stats = {
            '脾胃病科': 0,    # 03B开头
            '肛肠科': 0,      # 10B开头
            '其他病区': 0,    # 其他明确住院格式（如05B18）
            '住院总数': 0,    # 所有明确住院患者
            '总数': len(df)   # 总记录数
        }
        
        # 住院病床号正则表达式：数字+字母+数字（如05B18）
        hospital_bed_pattern = re.compile(r'^\d{2}B\d{2,3}$')  # 例如：03B05、10B123
        
        for _, row in df.iterrows():
            bed_number = str(row['病床号']).strip()  # 去除首尾空格
            
            # 只有符合住院格式的病床号才参与统计
            if bed_number and hospital_bed_pattern.match(bed_number):
                ward_stats['住院总数'] += 1
                if bed_number.startswith('03B'):
                    ward_stats['脾胃病科'] += 1
                elif bed_number.startswith('10B'):
                    ward_stats['肛肠科'] += 1
                else:
                    ward_stats['其他病区'] += 1  # 其他明确住院格式（如05B18）
                
        # 计算占比
        ward_stats['其他病区占比'] = round(ward_stats['其他病区'] / ward_stats['总数'] * 100, 2) if ward_stats['总数'] > 0 else 0
        return ward_stats

    def process_ward_stats(self, df_jan, df_feb):
        # 获取1月和2月的病区统计数据
        ward_stats_jan = self.count_ward_stats(df_jan)
        ward_stats_feb = self.count_ward_stats(df_feb)
        
        # 创建病区工作量统计表
        ward_data = [
            {'项目': '脾胃病科', '本月数量': ward_stats_feb['脾胃病科'], '上月数量': ward_stats_jan['脾胃病科'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['脾胃病科'], ward_stats_jan['脾胃病科'])},
            {'项目': '肛肠科', '本月数量': ward_stats_feb['肛肠科'], '上月数量': ward_stats_jan['肛肠科'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['肛肠科'], ward_stats_jan['肛肠科'])},
            {'项目': '其他病区', '本月数量': ward_stats_feb['其他病区'], '上月数量': ward_stats_jan['其他病区'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['其他病区'], ward_stats_jan['其他病区'])},
            {'项目': '住院总数', '本月数量': ward_stats_feb['住院总数'], '上月数量': ward_stats_jan['住院总数'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['住院总数'], ward_stats_jan['住院总数'])},
            {'项目': '总数', '本月数量': ward_stats_feb['总数'], '上月数量': ward_stats_jan['总数'], 
             '同比变化（%）': self.calculate_change(ward_stats_feb['总数'], ward_stats_jan['总数'])},
            {'项目': '其他病区占比', '本月数量': f"{ward_stats_feb['其他病区占比']}%", 
             '上月数量': f"{ward_stats_jan['其他病区占比']}%", '同比变化（%）': ''}
        ]
        
        return pd.DataFrame(ward_data)

    def process_first_visit_stats(self, df):
        # 转换报告时间为日期时间格式
        df['报告时间'] = pd.to_datetime(df['报告时间'])
        
        # 提取日期部分
        df['日期'] = df['报告时间'].dt.date
        
        # 获取所有检查室列表
        rooms = df['检查室'].unique()
        
        # 创建空的DataFrame用于存储结果
        result_data = []
        
        # 按日期和检查室分组，找出每个检查室每天的第一个病人
        for date, date_group in df.groupby('日期'):
            date_data = {'日期': date}
            
            for room in rooms:
                room_group = date_group[date_group['检查室'] == room]
                if not room_group.empty:
                    # 按报告时间排序，找出第一个病人
                    first_patient = room_group.sort_values('报告时间').iloc[0]
                    date_data[f'{room}_报告时间'] = first_patient['报告时间'].strftime('%H:%M:%S')
                    date_data[f'{room}_报告医师'] = first_patient['报告医师']
                    date_data[f'{room}_助手'] = first_patient['助手']
                else:
                    date_data[f'{room}_报告时间'] = ''
                    date_data[f'{room}_报告医师'] = ''
                    date_data[f'{room}_助手'] = ''
            
            result_data.append(date_data)
        
        # 转换为DataFrame并排序
        result_df = pd.DataFrame(result_data)
        result_df = result_df.sort_values('日期').reset_index(drop=True)
        
        return result_df

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Process Excel files.')
    parser.add_argument('file1', help='Path to the first Excel file')
    parser.add_argument('file2', help='Path to the second Excel file')
    parser.add_argument('output', help='Path to save the output Excel file')
    parser.add_argument('--no-center', action='store_false', dest='center', help='Skip generating center stats sheet')
    parser.add_argument('--no-doctor', action='store_false', dest='doctor', help='Skip generating doctor stats sheet')
    parser.add_argument('--no-nurse', action='store_false', dest='nurse', help='Skip generating nurse stats sheet')
    parser.add_argument('--no-ward', action='store_false', dest='ward', help='Skip generating ward stats sheet')
    parser.add_argument('--no-first-visit', action='store_false', dest='first_visit', help='Skip generating first visit stats sheet')

    args = parser.parse_args()

    processor = DataProcessor(
        args.file1, args.file2, args.output,
        generate_center=args.center,
        generate_doctor=args.doctor,
        generate_nurse=args.nurse,
        generate_ward=args.ward,
        generate_first_visit=args.first_visit
    )
    processor.process_files()

主要改进：

  1. 模块化设计：

    • 将整个程序重构为一个类 DataProcessor
    • 每个统计功能都有独立的方法
    • 可以自定义是否生成各个工作表（通过命令行参数控制）

  2. 新增首诊统计功能：

    • 在 process_first_visit_stats 方法中实现
    • 按日期和检查室分组，找出每天每个检查室的第一个病人
    • 记录报告时间、报告医师和助手信息
    • 生成格式为：竖列是日期，横列是各检查室（每个检查室有三列：报告时间、报告医师、助手）

  3. 命令行参数：

    • 新增了 --no-center、--no-doctor、--no-nurse、--no-ward 和 --no-first-visit 参数
    • 可以灵活控制需要生成哪些工作表

  4. 其他改进：

    • 代码结构更清晰，便于维护
    • 减少了重复代码
    • 增加了类型提示（虽然没有显式写出，但结构更清晰）

使用示例：

1
2
3
4
5
# 生成所有工作表（默认）
python data_processor.py 1月数据.xlsx 2月数据.xlsx 输出.xlsx

# 只生成首诊统计和医生工作量统计
python data_processor.py 1月数据.xlsx 2月数据.xlsx 输出.xlsx --no-center --no-nurse --no-ward

首诊统计工作表的格式如下：

日期 检查7室_报告时间 检查7室_报告医师 检查7室_助手 检查8室_报告时间 检查8室_报告医师 …
2025-06-01 07:48:05 陆鹏程 王艺桦 … … …
… … … … … … …

时间: 2025-08-08T00:56:25

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