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一、引言

  食物营养成分数据的可视化分析，对于理解饮食结构、制定健康饮食计划以及营养科学研究具有重要意义。本文将基于包含3500多种食物营养成分的数据集，从多个角度进行可视化探索，帮助大家更直观地把握食物营养成分的分布特征与关联。

二、数据探索

2.1 数据集介绍

本数据集包含以下变量：

• food：食物名称（唯一标识符）
• Carbohydrates：碳水化合物含量
• Sugars：糖分含量
• Dietary Fiber：膳食纤维含量
• Fat：脂肪含量
• Protein：蛋白质含量
• Calcium：钙含量
• Iron：铁含量
• Sodium：钠含量
• Vitamin C：维生素C含量
• Vitamin B11：叶酸含量
• Caloric Value：卡路里含量（千卡）

2.2 数据清洗与探索

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 加载数据
df = pd.read_csv('food_nutrition.csv')  # 请替换为实际文件路径# 查看数据基本信息
print(df.info())
print(df.describe())# 查看各列唯一值数量
print(df.nunique())

  从数据的基本信息中，我们可以发现：

• 数据集包含多个数值型变量，记录了食物的各类营养成分含量
• 一共包含3454条数据，而且数据中无缺失值的存在

三、单维度特征可视化

3.1 卡路里分布

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(df['Caloric Value'], kde=True, color='teal', bins=100)
plt.title('Caloric Value Distribution')
plt.xlabel('Calories (kcal)')
plt.tight_layout()
plt.show()

  观察结果：大部分食物的卡路里含量集中在中低区间，少数高热量食物分布在右侧。

3.2 蛋白质含量分布

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(df['Protein'], kde=True, color='coral', bins=50)
plt.title('Protein Content Distribution')
plt.xlabel('Protein (g)')
plt.tight_layout()
plt.show()

  观察结果：蛋白质含量呈现右偏分布，大部分食物蛋白质含量在较低水平，少量食物（如肉类、豆类）蛋白质含量较高。

3.3 各营养素的基本统计图

# 选择需要展示的营养素列
nutrients = ['Carbohydrates', 'Sugars', 'Dietary Fiber', 'Fat', 'Protein', 'Calcium', 'Iron', 'Sodium', 'Vitamin C', 'Vitamin B11 (Folate)']# 创建子图
fig, axes = plt.subplots(5, 2, figsize=(15, 20))
fig.suptitle('Distribution of Nutrients', fontsize=16)for i, nutrient in enumerate(nutrients):row, col = divmod(i, 2)sns.histplot(df[nutrient], kde=True, ax=axes[row, col], bins=30)axes[row, col].set_title(f'{nutrient} Distribution')axes[row, col].set_xlabel(f'{nutrient} (g/mg)')plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95])
plt.show()

  观察结果：不同营养素的分布特征差异显著，例如糖分和膳食纤维含量多集中在低水平，而钠含量在部分食物中异常高。

四、多维度关系可视化

4.1 卡路里与蛋白质的关系

plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.scatterplot(x='Protein', y='Caloric Value', data=df, alpha=0.6, color='purple')
plt.title('Relationship Between Protein and Calories')
plt.xlabel('Protein (g)')
plt.ylabel('Calories (kcal)')
plt.tight_layout()
plt.show()

  观察结果：卡路里与蛋白质存在一定的正相关关系，高蛋白食物往往热量也较高。

4.2 碳水化合物、脂肪与卡路里的关系

plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.scatterplot(x='Carbohydrates', y='Caloric Value', hue='Fat', data=df, palette='viridis', alpha=0.6)
plt.title('Relationship Between Carbohydrates, Fat, and Calories')
plt.xlabel('Carbohydrates (g)')
plt.ylabel('Calories (kcal)')
plt.legend(title='Fat (g)')
plt.tight_layout()
plt.show()

  观察结果：碳水化合物和脂肪都是卡路里的主要贡献者，高碳水或高脂肪食物通常热量较高。

4.3 营养素之间的相关性矩阵

# 计算营养素之间的相关性
corr_matrix = df[nutrients].corr()# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
plt.title('Correlation Matrix of Nutrients')
plt.tight_layout()
plt.show()

  观察结果：营养素之间存在多种相关性，例如碳水化合物与糖分高度正相关，蛋白质与脂肪也有一定正相关性。

4.4 高蛋白低脂食物筛选

# 筛选条件：蛋白质含量高于中位数且脂肪含量低于中位数的食物
high_protein_low_fat = df[(df['Protein'] > df['Protein'].median()) & (df['Fat'] < df['Fat'].median())]plt.figure(figsize=(15, 8))
sns.barplot(x='Protein', y='Food Names', data=high_protein_low_fat.sort_values('Protein', ascending=False).head(20))
plt.title('Top 20 High Protein Low Fat Foods')
plt.xlabel('Protein (g)')
plt.ylabel('Food Names')
plt.tight_layout()
plt.show()

  观察结果：部分食物（如某些鱼类和豆类）兼具高蛋白和低脂肪特性，是健康饮食的良好选择。

五、总结与洞察

  通过以上多维度的可视化分析，我们得出以下关键洞察：

1. 卡路里分布不均：少数高热量食物贡献了大部分热量，需注意平衡摄入。

2. 营养素分布差异显著：不同营养素在各类食物中的分布极不均匀，例如蛋白质在肉类和豆类中含量高，而蔬果中相对较低。

3. 营养素相关性复杂：碳水化合物与糖分高度正相关，蛋白质与脂肪也有一定正相关性，反映食物的综合营养特征。

4. 健康食物选择：部分食物兼具高蛋白、低脂肪和低糖特性，是理想的健康食品。

  以上分析为理解食物营养成分的分布特征提供了多维度视角，揭示了各营养素之间的潜在关系，为进一步的营养研究和健康饮食规划提供了数据支持。

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