Übungen

Nutze den Kohorten-, Labor- und Vitalwerte-Datensatz. Versuche jede Aufgabe zuerst in Python, dann in R. Lösungen: loesungen.md.

Aufgabe 1 – Fehlende Werte

Wie viele Patient:innen haben einen fehlenden bmi? Wie viel Prozent der Kohorte ist das? Entscheide begründet: löschen oder behalten?

Aufgabe 2 – Filtern und Ableiten

Erzeuge eine Tabelle nur der Patient:innen mit sofa_score >= 6. Füge eine Spalte risikogruppe hinzu, die "hoch" ist, wenn alter >= 70, sonst "mittel".

Aufgabe 3 – Gruppieren

Berechne pro raucherstatus die mittlere Verweildauer und die 30-Tage-Mortalität. Welche Gruppe sticht heraus?

Aufgabe 4 – Join

Verbinde kohorte mit labor. Wie hoch ist das mediane Kreatinin bei Patient:innen mit vs. ohne Diabetes?

Aufgabe 5 – Long ↔ Wide

Forme die Vitalwerte so um, dass je Patient:in eine Spalte je Tag für map_mmhg entsteht. Wie viele Patient:innen haben einen Wert an Tag 3?

Bonus

Berechne pro Patient:in die mittlere Herzfrequenz über alle gemessenen Tage (aus dem long format) und hänge sie an die Kohorte an.