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Commit 87153f1

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translations/zh-CN/2-Working-With-Data/07-python/R/notebook.ipynb

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translations/zh-CN/2-Working-With-Data/07-python/README.md

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@@ -0,0 +1,26 @@
1+
# Python数据处理作业
2+
3+
在本次作业中,我们将要求你详细阐述我们在挑战中开始开发的代码。作业分为两个部分:
4+
5+
## COVID-19传播建模
6+
7+
- [ ] 在一个图中绘制5-6个不同国家的 *R* 图进行比较,或者使用多个图并排展示。
8+
- [ ] 查看死亡人数和康复人数与感染病例数量之间的相关性。
9+
- [ ] 通过视觉上关联感染率和死亡率并寻找一些异常情况,找出一种典型疾病的持续时间。你可能需要查看不同国家的数据来得出结论。
10+
- [ ] 计算病死率及其随时间的变化。*你可能需要考虑疾病持续的天数,将一个时间序列进行偏移后再进行计算。*
11+
12+
## COVID-19论文分析
13+
14+
- [ ] 构建不同药物的共现矩阵,查看哪些药物经常一起出现(即在一个摘要中被提到)。你可以修改用于构建药物和诊断共现矩阵的代码。
15+
- [ ] 使用热图可视化该矩阵。
16+
- [ ] 作为一个扩展目标,使用[弦图](https://en.wikipedia.org/wiki/Chord_diagram)可视化药物的共现情况。[这个库](https://pypi.org/project/chord/)可能会帮助你绘制弦图。
17+
- [ ] 作为另一个扩展目标,使用正则表达式提取不同药物的剂量(例如 *每天服用400mg氯喹中的**400mg***),并构建一个数据框,显示不同药物的不同剂量。**注意**:考虑药物名称附近的数值。
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19+
## 评分标准
20+
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优秀 | 合格 | 需改进
22+
--- | --- | -- |
23+
所有任务完成,图形化展示并解释清楚,包括至少一个扩展目标 | 完成超过5个任务,但未尝试扩展目标,或结果不够清晰 | 完成少于5个(但超过3个)任务,图形化展示未能有效说明问题
24+
25+
**免责声明**
26+
本文档使用AI翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性,但请注意,自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应被视为权威来源。对于关键信息,建议使用专业人工翻译。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误读承担责任。

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