Python数据分析：对饮食与健康数据的分析与可视化_基于python的美食数据分析与可视化

2024.02前Python学习小结

1、 Python数据分析：对饮食与健康数据的分析与可视化
2、Python机器学习：Scikit-learn简单使用
3、Python深度学习：Tensorflow简单使用

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前言

本文旨在对以往学习的相关内容进行总结回顾，通过seaborn对饮食与健康数据进行分析，侧重实现各数量间关系的可视化，因此具备以下特点：

• 不苛求完全贴切，由于练习目的，不过多追求方法准确
• 使用多种方法，对同样问题在保证准确情况下使用多种方法
• 侧重任务描述，更像是说明书

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一、数据说明

本文数据包含饮食习惯相关属性和身体状况相关属性，具体内容如下：

身高、体重等简单介绍略，Excel文档一览：

数据分为饮食习惯相关和身体状况相关，并且包含不同年龄。首先想到统计对象组内分析和饮食习惯和年龄的组间关系。

原数据给出了身体状况评价指标（NObeyesdad），但未给出详细计算公式，因此计划用BMI反映身体状况，分析饮食习惯和身体状况间关系。所以总结起来，任务就是：

• 统计样本对象特征
• 饮食习惯间关系
• 饮食习惯和身体状况间关系
• 饮食习惯与身体状况间关系

二、数据清洗

1.相关库调用

导入相关库：

import numpy as np                ## 数据分析
import pandas as pd               ## 数据分析
import matplotlib.pyplot as plt   ## 画图
import seaborn as sns             ## 可视化
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Seaborn的函数可选参数很多，图形简洁漂亮，往往一行就能生成热力图、散点图。

2.相关设置

设置数据小数点，忽略提醒，显示中文：

pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format#保留两位

import warnings                    ## 忽略提醒
warnings.filterwarnings('ignore')

#plt中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像显示为方块的问题
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Matploblib默认无法使用中文，需要对中文进行设置，也可单独写个说明文件。刚开始使用时往往需要下载字体。可看这个（字体和本文程序放到本系列最后一个文档）

3.数据导入和清洗

导入数据，显示前五行观察是否导入成功

#数据导入
#df = pd.read_csv(r'D:\Pytharm\Practice\sjfenxilast\stib.csv')
df = pd.read_csv(r'stib.csv')#相对路径
#Check
print(df.head(5))
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此处可使用相对路径或绝对路径。相对路径较好，当改变文件夹名时不用更改代码。

缺失与重复数据处理，此处最好再检查异常值的，这一步放后面了

#检查重复项和缺少值
print("\033[1;37m检查重复项和缺失值\033[0m")
print(f'\033[94mNumber of records/rows & features/columns in the dataset are: {df.shape[0], df.shape[1]}')
print(f'\033[94mNumber of duplicate entries in the dataset are: {df.duplicated().sum()}')
print(f'\033[94mNumber missing values in the dataset are: {sum(df.isna().sum())}')

## 删除重复项
df.drop_duplicates(keep='first',inplace=True)

## 再次检查
print("\033[1;37m再次检查\033[0m")
print(f'\033[94mNumber of records/rows & features/columns in the dataset are: {df.shape[0], df.shape[1]}')
print(f'\033[94mNumber of duplicate entries in the dataset are: {df.duplicated().sum()}')
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为显示方便可设置文字颜色，具体见Python内容颜色输出。

第一次检查，存在24个重复项，不存在缺失值，因此仅对重复项进行处理。
如存在缺失值可使用以下代码进行处理：

## 检查缺失值
missing_val = df.isnull().sum()[df.isnull().sum() > 0]
print('missing values by feature')
print(missing_val)
missing_val_prc = missing_val / len(df)*100
print('missing values by feature, by % of total')
print(missing_val_prc)
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若missing_val_prc（缺失比例）较少则直接舍去，太多就得考虑插入了。

检查数据类型

df.info()
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为了查看数据是否存在空值以及确定数据类型方便后续操作。

相关数据无空值，处理完成。注意到年龄是float类型，可能存在很多小数，若建立年龄的相关分析得注意处理。对于数字型尽量不要弄成标签。

相关设置

#seaborn的颜色设置，或者直接用白色主题
#sns.set(style=’white‘)
sns.set(rc={'axes.facecolor':'none','axes.grid':False,'xtick.labelsize':7,'ytick.labelsize':7,
            'figure.autolayout':True, 'figure.dpi':180, 'savefig.dpi':180})
my_col = ('#40E0D0', '#D2B48C','#c7e9b4', '#EEE8AA','#00FFFF','#FAEBD7','#FF6347', 
          '#FAFAD2', '#E0EEEE', '#C1CDCD', '#838B8B', '#D8BFD8','#F4A460',
          '#F08080', '#EE82EE', '#4682B4','#6A5ACD', '#00C78C', '#FFB6C1', '#8B5F65')

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seaborn支持内置的显示风格，黑白什么的，见风格设置。本文直接设置col块并且手动初始化设置。

三、青年人饮食习惯分析

1.样本分析

为分析青年人饮食习惯，首先对统计对象进行简单查看。

df['Age'] = df['Age'].apply(int)
#First,年龄、性别分布统计图
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(211)
plt.title('Gender', color='#8B5A2B', weight='bold', fontsize=14,fontproperties="SimHei")
sns.countplot(x=df['Gender'])

plt.subplot(212)
plt.title('Age',color='green', weight='medium', fontsize = 8,fontproperties="SimHei")
sns.countplot(df['Age'].value_counts().sort_values(), color='g', linewidth = 1)
sns.countplot(x='Age',data=df)
plt.savefig('性别年龄统计分布图',bbox_inches='tight')
plt.show()
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由于看到年龄存在很多小数，首先对年龄取int型，忽略小数部分。样本主要特征是年龄和性别，查看两者属性分布：

可以看到男女比例基本相同，年龄大多分布在30岁以下，由此想到舍去30以上数据，做青年人相关分析。男女比例基本相同也不必再分两个样本了。

2.具体内容

分析青年人群饮食习惯

#Second,青年人饮食习惯与年龄,不同年龄饮水量CH2O、高热量食物FAVC、食用蔬菜FCVC
#取30岁以下为研究对象
pd30 = df[df['Age'] < 31]
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(421)
plt.title('Age',color='green', weight='medium', fontsize = 5,fontproperties="SimHei")
sns.countplot(pd30['Age'].value_counts().sort_values(), color='g', linewidth = 1)
sns.countplot(x='Age',data=pd30)
#sns.stripplot(x = 'Age',y = pd30['Age'].value_counts().sort_values(),data = pd30)
#sns.barplot(y = pd30['Age'].value_counts().sort_values(),x = 'Age',data = pd30,estimator= np.max)


plt.subplot(422)
plt.title('FAVC',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.countplot(x=pd30['Age'], hue=pd30['FAVC'], palette=my_col, edgecolor = "black", saturation=1)
#sns.catplot(x="Gender", y="Age",hue="CH2O", col="FAVC",data=pd30, kind="bar",height=4, aspect=.7)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(423)
plt.title('FCVC',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.countplot(x=pd30['Age'], hue=pd30['FCVC'], palette=my_col, edgecolor = "black", saturation=1)
#sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)

plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(424)
plt.title('CH2O',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.countplot(x=pd30['Age'], hue=pd30['CH2O'], palette=my_col, edgecolor = "black", saturation=1)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)
plt.savefig('青年人饮食习惯统计图',bbox_inches='tight')
plt.show()

# 喝水喝酒关系
plt.figure(figsize=(12,9))
sns.catplot(x="Gender", y="Age",hue="CH2O", col="FCVC",data=pd30, kind="bar",height=4, aspect=.7)
plt.savefig('喝水和喝酒关系')
plt.show()
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首先将原数据进行展示，在比较几个指标间关系时，可选择条形图、密度图、散点图等。本文数据量较少可选柱状图、密度图，数据多散点图较好。注释部分为分类散点图。

1. 统计对象集中在21岁附近
2. 各年龄段都中大多数人有食用高热量食物习惯
3. 除25、26岁人群外，大多一天吃两次蔬菜。很少只吃一次蔬菜。
4. 大多数人一天喝两次水

喝水量与喝酒量间关系

1. 常喝水的女性不会喝酒
2. 其他喝水状况女性和喝酒基本无关

本节也尝试了其他几类图像（文章程序无下图代码，均以饮食量为例，图一：displot）

四、青年人身体状况分析

1.指标选取

本节旨在反映样本身体状况。首先需要界定评价指标。
为反映各样本身体状况，自定义BMI=体重/身高平方，低于18.5为low…略然后分析各年龄段身体状况分布。

产生评价指标

#Second,青年人身体状况,不同年龄卡路里消耗SCC、身体活动频率FAF、BMI
#BMI,BMI等于体重比身高，小于18.5过低，18.5到24正常，24到28超重，28以上肥胖
pd30['BMI']=((pd30['Weight'])/(pd30['Height']**2)).round(1)
print(np.mean(pd30['BMI']))
print(np.mean(pd30['Weight']))
print(np.mean(pd30['Height']))
#创建BMIex作为BMI评价
pd30['BMIex'] = ''
pd30.loc[pd30['BMI'] <= 18.5, 'BMIex'] = 'low'
pd30.loc[(pd30['BMI'] > 18.5) & (pd30['BMI']<=24),'BMIex'] = 'Normal'
pd30.loc[pd30['BMI'] > 24 & (pd30['BMI'] <= 28), 'BMIex'] = 'Overweight'
pd30.loc[pd30['BMI'] > 28, 'BMIex'] = 'Fat'

#FAF有很多小数得转化为几个整数形成标签
pd30['FAFex'] = ''
pd30.loc[pd30['FAF'] <= 0, 'FAFex'] = 'Seldom'
pd30.loc[(pd30['FAF'] > 0) & (pd30['FAF']<=2),'FAFex'] = 'Sometime'
pd30.loc[pd30['FAF'] > 2, 'FAFx'] = 'Frequently'
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由于统计只能使用文本格式标签，需要将FAF形成文本内容。产生的BMIex指标和文档内给定指标（NObeyesdad）不同。

2.具体内容

统计各指标分布

## 画图，活动频率
plt.figure(figsize=(12, 9))

plt.subplot(311)
plt.title('SCC',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
#sns.countplot(x=pd30['Age'], hue=pd30['SCC'], palette=my_col, edgecolor = "black", saturation=1)
sns.histplot(data=pd30,x=pd30['Age'],
             hue="SCC",  # 分组
             stat="density",  # 密度图（y轴刻度）
             element="poly")  # 控制密度图显示方式
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(312)
plt.title('FAFex',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
#sns.countplot(x=pd30['Age'], hue=pd30['FAFex'], palette=my_col, edgecolor = "black", saturation=1)
sns.histplot(data=pd30,x=pd30['Age'],
             hue="FAFex",  # 分组
             stat="density",  # 密度图（y轴刻度）
             element="poly")  # 控制密度图显示方式
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(313)
plt.title('BMIex',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.countplot(x=pd30['Age'], hue=pd30['BMIex'], palette=my_col, 
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
edgecolor = "black", saturation=1)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)
plt.savefig('青年人身体状况',bbox_inches='tight')
plt.show()
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注意对直方图不可使用plt.legend设置图例，因为直方图通常用于表示单个变量的分布，而不涉及多个数据系列的比较。

1. 基本都不会做卡路里监测
2. 22岁以下人群更多是偶尔（Sometime）运动
3. 经常运动（Always）人较少
4. 统计人群按照BMI惯例计算均超重，为此对相关数据进一步监测（数据清洗部分做过基本不会大问题）

3.身高体重数据检查

对数据分布可使用箱线图，小提琴图等进行观察，本部分主要使用箱线图。箱线图有给出数据误差等信息，方便排除异常值。

#居然没有正常的，身高体重数据很可能有问题检查一下,该部分方法很多，多尝试几个
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(221)
plt.title('Weight',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.boxplot(x="Gender",y="Weight",hue="BMIex", data=pd30)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(222)
plt.title('Height',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.boxplot(x="Gender",y="Height",hue="BMIex", data=pd30)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(223)
plt.title('Height',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.boxenplot(x="Gender", y="Height",color="orange",hue = "BMIex", scale="linear", data=pd30)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(224)
plt.title('Weight',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.boxenplot(x="Gender", y="Weight",color="orange",hue = "BMIex", scale="linear", data=pd30)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)
plt.savefig('身高体重数据',bbox_inches='tight')
plt.show()
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1. 基本没异常值
2. 3、4图是“信值图”，显示了大量被定义为“置信区间”的分位数，适合大量数据。具体说明见箱线图
3. 过重和肥胖数据差异不大

可对置信区间外数据进行删除

#删除异常值
wQ1 = pd30['Weight'].quantile(0.25)
wQ3 = pd30['Weight'].quantile(0.75)
wIQR = wQ3 - wQ1
lower_bound = wQ1 - 1.5 * wIQR
upper_bound = wQ3 + 1.5 * wIQR
#outliers = pd30['Weight'][(pd30['Weight'] < lower_bound) | (pd30['Weight'] > upper_bound)]
#pd30_new = pd30['Weight'][~((pd30['Weight'] < lower_bound) | (pd30['Weight'] > upper_bound))]
#pd30_new = df[df['Age'] < 31]
pd30_new = pd30[pd30['Weight'] < lower_bound & pd30['Weight']>upper_bound]

plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(221)
plt.title('Weight',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
#sns.boxplot( y=pd30['Weight'] )
sns.boxplot(x="Gender",y="Weight",hue="BMIex", data=pd30_new)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)
plt.show()

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五、几个相关性

最后对几个属性间相关信进行分析

#作热力图需转换为数值型
#pd30.loc[pd30['NCP'] == 'One', 'NCPnum'] = 1
#pd30.loc[pd30['NCP'] == 'Two', 'NCPnum'] = 2
#pd30.loc[pd30['NCP'] == 'Three', 'NCPnum'] = 3

#几个相关性，热力图部分未画可看注释
#pd30_FAFNCP = pd30[['FAF','NCPnum','Height']] ## 热力图需形成新数组

plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(221)
plt.title('交通工具和体重',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
#sns.boxplot( y=pd30['Weight'] )
#sns.swarmplot(x="MTRANS",y="Age",data=pd30)
sns.swarmplot(x=pd30["MTRANS"], y=pd30["Weight"],hue=pd30['BMIex'],data=pd30)
#plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(222)
plt.title('活动频率和身高',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
#sns.stripplot(x="SCC",y="Age",data=pd30)
sns.swarmplot(x=pd30["FAF"], y=pd30["Height"],hue = pd30['BMIex'], data=pd30)
#plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

"""
## 热力图，最后是两个多值数组，本数据FAF才3个值不好看
plt.subplot(223)
plt.title('sj',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.heatmap(pd30_FAFNCP,vmin=0,vmax=1)
plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)
"""

plt.subplot(223)
plt.title('主餐数量和身高',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.violinplot(x=pd30["NCP"], y=pd30["Height"])
#plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)

plt.subplot(224)
plt.title('主餐数量和体重',color='#8B5A2B', weight='medium', fontsize=5,fontproperties="SimHei")
sns.violinplot(x=pd30["NCP"], y=pd30["Weight"])
#plt.legend(loc='upper right', fontsize=7)
plt.xlabel(None), plt.ylabel(None)
plt.savefig('几个相关性',bbox_inches='tight')
plt.show()
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上图使用散点图，下图使用小提琴图。小提琴图更能反映数据内关系。

1. 高体重人群更喜好使用公共交通工具
2. 活动多人群体重相对更好
3. 吃四次主餐人群平均身高更高，且体重更低

总结

本文通过饮食习惯与身体健康指标练习了seaborn相关函数使用。涉及基本数据清洗，数据分析、可视化内容，是对本科阶段Python数据分析学习的小结。

自学之路颇多弯路，笔者既因一次次错误而懊悔，也因一次次尝试后发现新的路径而快乐，探索而乐在其中。笔者是电气专业，对我而言，数据分析能力注定只能成为工具，也将以切实、高效使用为目的。

这是第一篇编程类文章分享，也期待26号的研究生出分顺利！