1-1　コンピューターに何かをしてもらうには，専用の言語が必要 〜Python基礎

（やってみよう）患者のNSAIDs使用状況を解析してみる

ここでは，模擬患者データを使って，対象患者のNSAIDs使用状況を解析してみます．今回の調査対象薬は，ロキソニン錠60 mg，ロピオン静注50 mg，モーラステープ20 mg，ロルカム錠2 mg，セレコックス錠100 mg，ボルタレン錠25 mg，ボルタレンサポ25 mgです．

⓪ 事前準備

まずは解析用のCSVファイルをGoogleドライブにマウントする準備として，「data_problem.csv」をGoogleドライブに保存してください．Googleドライブへの保存の際は，本書で使用する解析用模擬データがまとめてある「pharm_ds」というフォルダを，そのままGoogleドライブに保存しましょう（本書で使用するPythonコード，演習用解析データのダウンロードはp.10を参照してください）．

① Googleドライブのマウント（インポート）

Googleドライブに保存した解析用CSVファイルを使うため，Google ColabにGoogleドライブをマウント（インポート）します．Google Colabへのマウントを許可するかどうか聞かれると思いますので，「許可」や「続行」をクリックして進めてください．

② ライブラリのインストール

必要なライブラリをインポートします．インポートがうまくいった場合は，何も出力されません．うまくいかなかった場合は，エラーメッセージが表示されるはずです．

③ 解析用データの読み込み

Googleドライブに保存した解析用CSVファイルを読み込みます．

pandasをインポートしているので，表形式のデータを取り扱うことが可能になっています．また，データをklistとして定義し，表示（display）指示を出しています．

④ データの形式を見てみましょう

取り扱うデータがどんなデータか見てみましょう．データフレームの形状はshape，データが入っているセルの数はsize，列の名前を取得する場合はcolumnsをそれぞれ出力指示printの後に指示します．なお，先にデータをklistとして定義しているので，klistの何を表示するか指示しています．

⑤ 対象者の基礎統計量を計算してみましょう①

今回の解析データに含まれる患者の平均年齢，平均体重，それぞれの標準偏差を計算してみましょう．