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  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": "PFD Toolkit：一站式将 PFD 报告转化为结构化洞察的利器",
  "description": "PFD Toolkit 是一套专门用来收集、筛选和主题发现 PFD（Prevention of Future Deaths）报告的工具包，让研究者、记者和公共卫生分析师能够快速将原始报告转成可行动的洞察。",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "作者姓名"
  },
  "datePublished": "2025-06-19",
  "articleBody": "本文介绍了 PFD Toolkit 的功能、安装、用法和常见问题，帮助你快速上手。"
}
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什么是 PFD Toolkit？

对话示例
读者：PFD 报告是什么？
博主：PFD（Prevention of Future Deaths）报告，是法医发布的关于“如何避免未来类似死亡发生”的调查文档。PFD Toolkit 则是一款专门将这类报告“自动化”处理的工具包。

PFD Toolkit 的核心目标，就是把繁琐的“人工收集—阅读—归类—发现主题”流程，变为“自动加载—筛选—摘要—主题发现—制表”，大大节省时间。它适合：

• 社会科学研究者
• 媒体记者
• 公共卫生分析师

核心功能一览

安装与升级

安装步骤

1. 打开终端（Terminal）。

2. 输入并执行：

   pip install pfd_toolkit
   

3. 等待安装完成，即可在 Python 中使用 pfd_toolkit 模块。

升级方法

读者：我怎么获取最新的报告？
博主：每周 PFD Toolkit 会更新最新报告，只需升级即可。

pip install --upgrade pfd_toolkit

快速上手：加载报告数据（仅需数秒）

1. 在 Python 脚本或交互环境中，导入模块：

   from pfd_toolkit import load_reports
   

2. 指定开始和结束日期（格式为 YYYY-MM-DD），加载数据：

   reports = load_reports(
       start_date="2024-01-01",
       end_date="2025-01-01"
   )
   

3. reports 是一个 pandas DataFrame，行对应单个报告，列对应报告各个版块。

功能详解

1. 报告筛选（Screen Reports）

当你关注特定主题（如“道路安全”或“医疗失误”）时，可以用筛选功能：

from pfd_toolkit import load_reports, screen_reports

# 先加载数据
reports = load_reports(start_date="2024-01-01", end_date="2025-01-01")

# 按关键词筛选
road_safety = screen_reports(reports, keywords=["road", "safety"])

• 输入：DataFrame、关键词列表
• 输出：符合条件的子集 DataFrame

2. 文本摘要（Summarise Text）

长篇报告不一定都要逐字浏览，摘要功能一键生成：

from pfd_toolkit import summarise_text

short_summary = summarise_text(
    text=reports.loc[0, "investigation"],
    max_length=100  # 摘要长度上限
)

• 场景：阅读多份报告时快速获取要点
• 注意：摘要结果需人工校对，确保核心信息未缺失。

3. 主题发现（Discover Themes）

批量报告间的共性往往隐藏在“主题”里，可用主题建模：

from pfd_toolkit import discover_themes

themes = discover_themes(
    texts=reports["circumstances"].tolist(),
    num_themes=5
)

• 输入：一系列文本
• 输出：若干主题，每个主题包含关键词集合

4. 表格制备（Tabulate Reports）

将按主题分类的报告制成表格，方便统计与可视化：

from pfd_toolkit import tabulate_reports

table = tabulate_reports(
    reports=reports,
    themes=themes
)

• 返回：pandas DataFrame，行是报告，列是对应的主题标签。

HowTo：从零到一打造 PFD 报告分析流水线

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  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "用 PFD Toolkit 搭建 PFD 报告自动化分析流程",
  "step": [
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "安装 PFD Toolkit",
      "text": "在终端中运行 pip install pfd_toolkit"
    },
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      "@type": "HowToStep",
      "name": "加载报告数据",
      "text": "使用 load_reports 函数，指定起止日期"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "筛选相关报告",
      "text": "调用 screen_reports，输入关键词列表"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "生成摘要",
      "text": "对感兴趣部分调用 summarise_text，缩短阅读时间"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "发现主题",
      "text": "调用 discover_themes，揭示报告背后的共性"
    },
    {
      "@type": "HowToStep",
      "name": "制表与导出",
      "text": "使用 tabulate_reports，得到结构化表格，便于后续分析"
    }
  ]
}
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常见问题（FAQ）

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  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "PFD Toolkit 支持哪些 Python 版本？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "通常支持 Python 3.7 及以上，具体依赖可查看项目文档。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "如何同步最新的 PFD 报告？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "只需执行 pip install --upgrade pfd_toolkit，即可获取最新报告。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "筛选报告时关键词如何设置？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "keywords 参数接收字符串列表，可同时支持多关键词匹配。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "主题发现的原理是什么？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "内部采用主题建模算法（如 LDA）提取主题关键词。"
      }
    }
  ]
}
</script>

小结

通过 PFD Toolkit，你可以在数秒内完成原本需要手动数小时的 PFD 报告收集、筛选、摘要、主题发现及制表工作。

• 易安装：一行 pip 命令即可。
• 高效加载：DataFrame 格式，方便二次处理。
• 模块化：筛选、摘要、主题、制表各司其职。
• 持续更新：每周同步最新报告。

无论你是刚入门的研究新手，还是资深分析师，PFD Toolkit 都能帮助你更加专注于“洞察”和“决策”，而非重复性劳动。
赶快动手试用，一键开启 PFD 报告自动化分析新时代！