数据分析---《Python for Data Analysis》学习笔记【04】

《Python for Data Analysis》一书由WesMckinney所著，中文译名是《利用Python进行数据分析》。这里记录一下学习过程，其中有些方法和书中不同，是按自己比较熟悉的方式实现的。

第四个实例：USDA Food Database

简介：美国农业部（USDA）制作了一份有关食物营养信息的数据

数据下载地址：/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/datasets/usda_food

准备工作：导入pandas和matplotlib，因为需要读取JSON格式的文件，因此这里还需要导入json模块

import pandas as pdimport jsonimport matplotlib.pyplot as pltfig,ax=plt.subplots()

使用json模块打开database.json文件：

with open (r"C:\Users\ccav\Downloads\database.json") as f:data=json.load(f)

文件第一项就含有这么多内容：

[{'id': 1008, 'description': 'Cheese, caraway', 'tags': [], 'manufacturer': '', 'group': 'Dairy and Egg Products', 'portions': [{'amount': 1, 'unit': 'oz', 'grams': 28.35}], 'nutrients': [{'value': 25.18, 'units': 'g', 'description': 'Protein', 'group': 'Composition'}, {'value': 29.2, 'units': 'g', 'description': 'Total lipid (fat)', 'group': 'Composition'}, {'value': 3.06, 'units': 'g', 'description': 'Carbohydrate, by difference', 'group': 'Composition'}, {'value': 3.28, 'units': 'g', 'description': 'Ash', 'group': 'Other'}, {'value': 376.0, 'units': 'kcal', 'description': 'Energy', 'group': 'Energy'}, {'value': 39.28, 'units': 'g', 'description': 'Water', 'group': 'Composition'}, {'value': 1573.0, 'units': 'kJ', 'description': 'Energy', 'group': 'Energy'}, {'value': 0.0, 'units': 'g', 'description': 'Fiber, total dietary', 'group': 'Composition'}, {'value': 673.0, 'units': 'mg', 'description': 'Calcium, Ca', 'group': 'Elements'}, {'value': 0.64, 'units': 'mg', 'description': 'Iron, 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'description': 'Vitamin C, total ascorbic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.031, 'units': 'mg', 'description': 'Thiamin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.45, 'units': 'mg', 'description': 'Riboflavin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.18, 'units': 'mg', 'description': 'Niacin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.19, 'units': 'mg', 'description': 'Pantothenic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.074, 'units': 'mg', 'description': 'Vitamin B-6', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folate, total', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.27, 'units': 'mcg', 'description': 'Vitamin B-12', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folate, food', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg_DFE', 'description': 'Folate, DFE', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 93.0, 'units': 'mg', 'description': 'Cholesterol', 'group': 'Other'}, {'value': 18.584, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total saturated', 'group': 'Other'}, {'value': 8.275, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total monounsaturated', 'group': 'Other'}, {'value': 0.83, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total polyunsaturated', 'group': 'Other'}, {'value': 0.324, 'units': 'g', 'description': 'Tryptophan', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.896, 'units': 'g', 'description': 'Threonine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.563, 'units': 'g', 'description': 'Isoleucine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 2.412, 'units': 'g', 'description': 'Leucine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 2.095, 'units': 'g', 'description': 'Lysine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.659, 'units': 'g', 'description': 'Methionine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.126, 'units': 'g', 'description': 'Cystine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.326, 'units': 'g', 'description': 'Phenylalanine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.216, 'units': 'g', 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'units': 'mg', 'description': 'Zinc, Zn', 'group': 'Elements'}, {'value': 0.024, 'units': 'mg', 'description': 'Copper, Cu', 'group': 'Elements'}, {'value': 0.021, 'units': 'mg', 'description': 'Manganese, Mn', 'group': 'Elements'}, {'value': 14.5, 'units': 'mcg', 'description': 'Selenium, Se', 'group': 'Elements'}, {'value': 1054.0, 'units': 'IU', 'description': 'Vitamin A, IU', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 262.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Retinol', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 271.0, 'units': 'mcg_RAE', 'description': 'Vitamin A, RAE', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.0, 'units': 'mg', 'description': 'Vitamin C, total ascorbic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.031, 'units': 'mg', 'description': 'Thiamin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.45, 'units': 'mg', 'description': 'Riboflavin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.18, 'units': 'mg', 'description': 'Niacin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.19, 'units': 'mg', 'description': 'Pantothenic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.074, 'units': 'mg', 'description': 'Vitamin B-6', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folate, total', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.27, 'units': 'mcg', 'description': 'Vitamin B-12', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folate, food', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg_DFE', 'description': 'Folate, DFE', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.324, 'units': 'g', 'description': 'Tryptophan', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.896, 'units': 'g', 'description': 'Threonine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.563, 'units': 'g', 'description': 'Isoleucine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 2.412, 'units': 'g', 'description': 'Leucine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 2.095, 'units': 'g', 'description': 'Lysine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.659, 'units': 'g', 'description': 'Methionine', 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'Serine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 93.0, 'units': 'mg', 'description': 'Cholesterol', 'group': 'Other'}, {'value': 18.584, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total saturated', 'group': 'Other'}, {'value': 8.275, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total monounsaturated', 'group': 'Other'}, {'value': 0.83, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total polyunsaturated', 'group': 'Other'}, {'value': 25.18, 'units': 'g', 'description': 'Protein', 'group': 'Composition'}, {'value': 29.2, 'units': 'g', 'description': 'Total lipid (fat)', 'group': 'Composition'}, {'value': 3.06, 'units': 'g', 'description': 'Carbohydrate, by difference', 'group': 'Composition'}, {'value': 3.28, 'units': 'g', 'description': 'Ash', 'group': 'Other'}, {'value': 376.0, 'units': 'kcal', 'description': 'Energy', 'group': 'Energy'}, {'value': 39.28, 'units': 'g', 'description': 'Water', 'group': 'Composition'}, {'value': 1573.0, 'units': 'kJ', 'description': 'Energy', 'group': 'Energy'}, {'value': 0.0, 'units': 'g', 'description': 'Fiber, total dietary', 'group': 'Composition'}, {'value': 673.0, 'units': 'mg', 'description': 'Calcium, Ca', 'group': 'Elements'}, {'value': 0.64, 'units': 'mg', 'description': 'Iron, Fe', 'group': 'Elements'}, {'value': 22.0, 'units': 'mg', 'description': 'Magnesium, Mg', 'group': 'Elements'}, {'value': 490.0, 'units': 'mg', 'description': 'Phosphorus, P', 'group': 'Elements'}, {'value': 93.0, 'units': 'mg', 'description': 'Potassium, K', 'group': 'Elements'}, {'value': 690.0, 'units': 'mg', 'description': 'Sodium, Na', 'group': 'Elements'}, {'value': 2.94, 'units': 'mg', 'description': 'Zinc, Zn', 'group': 'Elements'}, {'value': 0.024, 'units': 'mg', 'description': 'Copper, Cu', 'group': 'Elements'}, {'value': 0.021, 'units': 'mg', 'description': 'Manganese, Mn', 'group': 'Elements'}, {'value': 14.5, 'units': 'mcg', 'description': 'Selenium, Se', 'group': 'Elements'}, {'value': 1054.0, 'units': 'IU', 'description': 'Vitamin A, IU', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 262.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Retinol', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 271.0, 'units': 'mcg_RAE', 'description': 'Vitamin A, RAE', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.0, 'units': 'mg', 'description': 'Vitamin C, total ascorbic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.031, 'units': 'mg', 'description': 'Thiamin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.45, 'units': 'mg', 'description': 'Riboflavin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.18, 'units': 'mg', 'description': 'Niacin', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.19, 'units': 'mg', 'description': 'Pantothenic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.074, 'units': 'mg', 'description': 'Vitamin B-6', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folate, total', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.27, 'units': 'mcg', 'description': 'Vitamin B-12', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folic acid', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg', 'description': 'Folate, food', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 18.0, 'units': 'mcg_DFE', 'description': 'Folate, DFE', 'group': 'Vitamins'}, {'value': 0.324, 'units': 'g', 'description': 'Tryptophan', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.896, 'units': 'g', 'description': 'Threonine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.563, 'units': 'g', 'description': 'Isoleucine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 2.412, 'units': 'g', 'description': 'Leucine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 2.095, 'units': 'g', 'description': 'Lysine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.659, 'units': 'g', 'description': 'Methionine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.126, 'units': 'g', 'description': 'Cystine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.326, 'units': 'g', 'description': 'Phenylalanine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.216, 'units': 'g', 'description': 'Tyrosine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.682, 'units': 'g', 'description': 'Valine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.952, 'units': 'g', 'description': 'Arginine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.884, 'units': 'g', 'description': 'Histidine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.711, 'units': 'g', 'description': 'Alanine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.618, 'units': 'g', 'description': 'Aspartic acid', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 6.16, 'units': 'g', 'description': 'Glutamic acid', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 0.439, 'units': 'g', 'description': 'Glycine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 2.838, 'units': 'g', 'description': 'Proline', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 1.472, 'units': 'g', 'description': 'Serine', 'group': 'Amino Acids'}, {'value': 93.0, 'units': 'mg', 'description': 'Cholesterol', 'group': 'Other'}, {'value': 18.584, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total saturated', 'group': 'Other'}, {'value': 8.275, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total monounsaturated', 'group': 'Other'}, {'value': 0.83, 'units': 'g', 'description': 'Fatty acids, total polyunsaturated', 'group': 'Other'}]}]

字典的键分别是'id', 'description', 'tags', 'manufacturer', 'group', 'portions', 'nutrients'。

其中nutrients一栏就含有N多内容，我们把文件第一项的nutrients一栏变成DataFrame格式看一下：

nutrients=pd.DataFrame(data[0]['nutrients'])

nutrients的前5行显示如下：

description group unitsvalue0 Protein Composition g 25.1801 Total lipid (fat) Composition g 29.2002 Carbohydrate, by difference Composition g3.0603Ash Other g3.2804 Energy Energykcal 376.000

可以看出，原文件包含的内容太多，而且现有的格式不方便做数据分析。因此，我们接下来提取需要的数据，并转换其格式。

我们把'id', 'description', 'manufacturer', 'group'这四栏提取出来，并将其变为DataFrame格式：

info=pd.DataFrame(data, columns=['id', 'description', 'manufacturer', 'group'])

这是info的前5行：

iddescription manufacturer \0 1008 Cheese, caraway1 1009 Cheese, cheddar2 1018 Cheese, edam3 1019 Cheese, feta4 1028 Cheese, mozzarella, part skim milkgroup 0 Dairy and Egg Products 1 Dairy and Egg Products 2 Dairy and Egg Products 3 Dairy and Egg Products 4 Dairy and Egg Products

接下来让我们看一下每个食物类别分别包含多少数量的食物：

group_count=info["group"].value_counts()

这是group_count的前10行：

Vegetables and Vegetable Products 812Beef Products 618Baked Products 496Breakfast Cereals403Fast Foods 365Legumes and Legume Products365Lamb, Veal, and Game Products 345Sweets 341Fruits and Fruit Juices 328Pork Products 328

属于蔬菜和蔬菜制品一类的食物是最多的。

但是info表没有包含营养成分这一栏（我们就是要分析食物的营养成分不是吗？），而nutrients表只有营养成分，却没有显示其对应的食物。因此，我们需要把这两张表结合起来。具体来说，就是先把每个食物的nutrients一栏提取出来，变成DataFrame格式，然后在上面添加对应的食物信息，最后把这些表用concat命令合并在一起。

nutrients=[]for rec in data:nutrient=pd.DataFrame(rec["nutrients"])nutrient["id"]=rec["id"]nutrient["food"]=rec["description"]nutrient["food_group"]=rec["group"]nutrients.append(nutrient)nutri_data=pd.concat(nutrients, ignore_index=True)

nutri_data的前10行显示如下：

description group units value id \0 Protein Compositiong 25.18 1008 1 Total lipid (fat) Compositiong 29.20 1008 2 Carbohydrate, by difference Compositiong3.06 1008 3Ash Otherg3.28 1008 4 Energy Energy kcal 376.00 1008 5 Water Compositiong 39.28 1008 6 Energy Energy kJ 1573.00 1008 7 Fiber, total dietary Compositiong0.00 1008 8 Calcium, CaElements mg 673.00 1008 9 Iron, FeElements mg0.64 1008 food food_group 0 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 1 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 2 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 3 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 4 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 5 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 6 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 7 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 8 Cheese, caraway Dairy and Egg Products 9 Cheese, caraway Dairy and Egg Products

这份数据文件每一列分别是：营养成分的名称，营养成分的类别，营养成分的计量单位，营养成分的含量，营养成分所对应的食物id，食物名称，食物类别。

接下来，我们先去除数据中的重复值和NA值，然后就可以开始进行分析了。

nutri_data=nutri_data.drop_duplicates()nutri_data=nutri_data[nutri_data.notnull()]

比如，我们想要知道每个食物类别中各营养成分的中位数是多少，并从大到小进行排序。我们首先制作一个透视表，以食物类别为行，以营养成分为列，聚合函数为计算中位数：

nutrients_median=pd.pivot_table(nutri_data, values="value", index="food_group", columns="description", aggfunc="median")

这里选取锌元素（Zinc）在各食物类别中的含量中位数进行排序：

zinc_by_foodgroup=nutrients_median["Zinc, Zn"].sort_values(ascending=False)

food_groupBeef Products 5.390Lamb, Veal, and Game Products 3.940Nut and Seed Products3.290Breakfast Cereals2.885Spices and Herbs 2.750Poultry Products 2.500Pork Products 2.320Sausages and Luncheon Meats2.130Snacks 1.470Dairy and Egg Products1.390Fast Foods 1.250Legumes and Legume Products1.140Cereal Grains and Pasta 1.090Ethnic Foods1.045Restaurant Foods 0.800Finfish and Shellfish Products 0.670Baked Products 0.660Meals, Entrees, and Sidedishes 0.630Baby Foods 0.590Sweets 0.360Vegetables and Vegetable Products 0.330Soups, Sauces, and Gravies 0.200Fruits and Fruit Juices 0.100Beverages 0.040Fats and Oils 0.020Name: Zinc, Zn, dtype: float64

将其画成柱形图：

ax.barh(range(25),zinc_by_foodgroup.values[::-1])ax.set_yticks(range(25))ax.set_xticks([i for i in range(7)])ax.set_yticklabels(zinc_by_foodgroup.index.values[::-1])plt.show()

牛肉制品的锌含量中位数是最高的。

如果我们想知道各营养成分在哪种食物中含量最高呢？首先，我们以营养成分的类别和营养成分为行进行分组，并以食物为列，制作一个透视表。将此透视表转置，我们就可以轻松选取各营养成分的类别数据，在选中的营养成分的类别上使用idxmax()命令，就可以找出数值最大所对应的食物是哪个了。（注：idxmax()用于DataFrame，argmax()用于Series）

table=pd.pivot_table(nutri_data, values="value", index=["group","description"], columns="food")max_amino_acids=table.T["Amino Acids"].idxmax()

这里选取Amino Acids这一类别，可以看到第一行营养成分Alanine（丙氨酸）在Gelatins, dry powder, unsweetened食物内含量最高。

descriptionAlanine Gelatins, dry powder, unsweetenedArginine Seeds, sesame flour, low-fatAspartic acidSoy protein isolateCystineSeeds, cottonseed flour, low fat (glandless)Glutamic acidSoy protein isolateGlycine Gelatins, dry powder, unsweetenedHistidineWhale, beluga, meat, dried (Alaska Native)Hydroxyproline KENTUCKY FRIED CHICKEN, Fried Chicken, ORIGINA...Isoleucine Soy protein isolate, PROTEIN TECHNOLOGIES INTE...Leucine Soy protein isolate, PROTEIN TECHNOLOGIES INTE...Lysine Seal, bearded (Oogruk), meat, dried (Alaska Na...MethionineFish, cod, Atlantic, dried and saltedPhenylalanineSoy protein isolate, PROTEIN TECHNOLOGIES INTE...Proline Gelatins, dry powder, unsweetenedSerine Soy protein isolate, PROTEIN TECHNOLOGIES INTE...Threonine Soy protein isolate, PROTEIN TECHNOLOGIES INTE...Tryptophan Sea lion, Steller, meat with fat (Alaska Native)TyrosineSoy protein isolate, PROTEIN TECHNOLOGIES INTE...Valine Soy protein isolate, PROTEIN TECHNOLOGIES INTE...dtype: object