大数据分析平台在医科大学中的应用

张教授: 李工程师，最近我们医科大学的数据量越来越大，传统的数据分析方法已经无法满足我们的需求。听说你负责搭建了一个大数据分析平台，能帮我介绍一下吗？

李工程师: 当然可以！我们使用了Hadoop来处理海量医学数据。首先，我们需要将数据导入HDFS（Hadoop Distributed File System），然后使用MapReduce进行初步处理。

张教授: 那具体怎么操作呢？我看到你们用Python编写了一些脚本，这些脚本是做什么的？

李工程师: 是的，我们使用Python结合Pandas库来清洗和预处理数据。比如，这个脚本是用来去除重复记录的：

import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('medical_data.csv')
# 去除重复记录
cleaned_data = data.drop_duplicates()
# 保存清理后的数据
cleaned_data.to_csv('cleaned_medical_data.csv', index=False)

张教授: 这样就完成了数据的初步处理。接下来呢？

李工程师: 接下来我们会使用Spark来进行更复杂的数据分析任务。例如，我们可以使用Spark SQL来查询特定患者的病历信息：

SELECT patient_id, diagnosis, treatment
FROM medical_records
WHERE patient_age > 60;

张教授: 非常棒！那么最后一步是如何将结果可视化呢？

李工程师: 我们使用了Plotly库来创建交互式图表。比如，这个代码片段用来绘制不同年龄段的疾病分布图：

import plotly.express as px
# 加载数据
df = px.data.medical()
# 绘制柱状图
fig = px.bar(df, x="age_group", y="disease_count", title="Disease Distribution by Age Group")
# 显示图表
fig.show()

张教授: 太好了！这样我们就能够快速分析和展示数据了。谢谢你的帮助，李工程师。

李工程师: 不客气，希望这个平台能帮助你们提高研究效率。

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