Python para enfermeiras (10)¶
python para analisar dados em arquivos¶
manipulando arquivos TXT¶
In [28]:
# vou criar um arquivo TXT no Jupyter Notebook com este registro
texto = 'PBM, 25 anos, preta, refere estar no sétimo de gravidez.\n'
texto = texto + 'Sem casa, sem trabalho e sem profissão definida, mora desde ontem com o marido na Casa da Acolhida.\n'
texto += 'não consegue fazer os exames do pré-natal por não ter o Cartão SUS, negado por não ter endereço fixo'
print(texto)
PBM, 25 anos, preta, refere estar no sétimo de gravidez. Sem casa, sem trabalho e sem profissão definida, mora desde ontem com o marido na Casa da Acolhida. não consegue fazer os exames do pré-natal por não ter o Cartão SUS, negado por não ter endereço fixo
In [29]:
# importando o módulo OS
import os
In [33]:
# primeiro, abrir o arquivo e ler (r: read)
arquivo = open(os.path.join('arquivos/DadosSubj2.txt'),'r')
In [32]:
# abrir o arquivo (with já inclui comando de fechar arquivo) e mostrar
with open('arquivos/DadosSubj2.txt','r') as arquivo:
print(arquivo.read())
PBM, 25 anos, preta, PBM, 25 anos, preta, refere estar no sétimo de gravidez
mais destaque ao "with"¶
In [23]:
# abrir o DadosSubj2 como arquivo
# ler o conteúdo
with open('arquivos/DadosSubj2.txt','r') as arquivo:
conteudo = arquivo.read()
In [24]:
# qual o número de caracteres do arquivo (conteúdo)
print(len(conteudo))
266
In [28]:
#localizando trechos ou posições no arquivo e os escrevendo (w == write)
with open('arquivos/DadosSubj2.txt','w') as arquivo:
arquivo.write(texto[:21])
arquivo.write('\n')
arquivo.write(texto[:55])
In [29]:
# Lendo o arquivo
arquivo = open('arquivos/DadosSubj2.txt','r')
conteudo = arquivo.read()
arquivo.close()
print (conteudo)
PBM, 25 anos, preta, PBM, 25 anos, preta, refere estar no sétimo de gravidez
manipulando arquivos cvs¶
In [3]:
# Importando o módulo csv
import csv
In [44]:
# diagnósticos de enfermagem e códigos identificados por tipo de paciente
with open('arquivos/diagnosticos.csv','w') as arquivo:
writer = csv.writer(arquivo)
writer.writerow(('pessoa','família','população'))
writer.writerow(('Risco de Dignidade Prejudicada', 'Risco de Enfrentamento Familiar Prejudicado', \
'Risco de Exposição ao Contágio'))
writer.writerow(('10023803','10032364','10051945'))
In [45]:
# Leitura de arquivos csv
with open('arquivos/diagnosticos.csv','r') as arquivo:
leitor = csv.reader(arquivo)
for x in leitor:
print ('Número de colunas:', len(x))
print(x)
Número de colunas: 3 ['pessoa', 'família', 'população'] Número de colunas: 0 [] Número de colunas: 3 ['Risco de Dignidade Prejudicada', 'Risco de Enfrentamento Familiar Prejudicado', 'Risco de Exposição ao Contágio'] Número de colunas: 0 [] Número de colunas: 3 ['10023803', '10032364', '10051945'] Número de colunas: 0 []
In [9]:
# Gerando uma lista com dados do arquivo csv
with open('arquivos/diagnosticos.csv','r') as arquivo:
leitor = csv.reader(arquivo)
dados = list(leitor)
print (dados)
[['pessoa', 'família', 'população'], [], ['Risco de Dignidade Prejudicada', 'Risco de Enfrentamento Familiar Prejudicado', 'Risco de Exposição ao Contágio'], [], ['10023803', '10032364', '10051945'], []]
Manipulando Arquivos JSON (Java Script Object Notation )¶
In [16]:
# Criando um dicionário CIPE
dict = {'taxonomia:': 'CIPE',
'idioma:': 'português',
'elementos:': ['diagnostico','intervenção','resultado'],
'paciente:': ('pessoa', 'família' , 'população')}
In [17]:
# mostrar chave : valor do dicionário CIPE
for k,v in dict.items():
print (k,v)
taxonomia: CIPE idioma: português elementos: ['diagnostico', 'intervenção', 'resultado'] paciente: ('pessoa', 'família', 'população')
In [18]:
# Importando o módulo Json
# O dicionário CIPE vais ser guardado em um arquivo ou será transmitido por internet.
# Antes é preciso transformar o dicionário CIPE em um formato que possa ser reinterpretado
# Só assim o dicionário pode ser reconstruído depois.
import json
In [20]:
# Convertendo o dicionário CIPE para um objeto json (no caso, uma string: S do dumps)
json.dumps(dict)
Out[20]:
'{"taxonomia:": "CIPE", "idioma:": "portugu\\u00eas", "elementos:": ["diagnostico", "interven\\u00e7\\u00e3o", "resultado"], "paciente:": ["pessoa", "fam\\u00edlia", "popula\\u00e7\\u00e3o"]}'
In [21]:
# Criando um arquivo Json
with open('arquivos/dados.json','w') as arquivo:
arquivo.write(json.dumps(dict))
In [22]:
# Leitura de arquivos Json
with open('arquivos/dados.json','r') as arquivo:
texto = arquivo.read()
data = json.loads(texto)
In [23]:
print(data)
{'taxonomia:': 'CIPE', 'idioma:': 'português', 'elementos:': ['diagnostico', 'intervenção', 'resultado'], 'paciente:': ['pessoa', 'família', 'população']}
In [26]:
print(data['taxonomia:'])
CIPE
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BNN - ISSN 1676-4893
Boletim do Núcleo de Estudos e Pesquisas sobre as Atividades de Enfermagem (NEPAE)e do Núcleo de Estudos sobre Saúde e Etnia Negra (NESEN).