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本文作者：天善智能社区专家 邬书豪
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上市公司全球大型跨国连锁快餐巨头金拱门餐厅，在全世界上大约拥有32000家分店，分布在全球121个国家和地区！我们偶尔吃的这家快餐，它滴食物营养性咋样，今天我们就来对kaggle竞争上的这份数据做一个可视化分析！
公众号后台回复“金拱门”下载数据集。
理解数据变量
Category(食物类别） 如Breakfast、Beef & Pork等等
Item（食物名称）
Serving Size（份量）
Calories（卡路里）
Calories from Fat（来自脂肪的热量）
Total Fat（总脂肪）
Saturated Fat（饱和脂肪）
Trans Fat（反式脂肪）
Cholesterol（胆固醇）
Sodium（钠）
Carbohydrates碳水化合物
Dietary Fiber（膳食纤维）
Sugars（糖）
Protein（蛋白）
Vitamin A (% Daily Value)、Vitamin C (% Daily Value)
Calcium (% Daily Value)（钙）
Iron (% Daily Value)（铁）
分析要求是：
1、麦当劳食品的平均卡路里是多少？
2、饮用多少饮料，例如苏打水或者咖啡，会加强总热量的摄入？
3、购买烤鸡肉三明治，而不是炸鸡肉三明治，是否会更加有营养？
4、怎么从菜单中选择最少数量的食品来你满足一天的营养需求？
#加载包，读入数据，查看数据形式suppressMessages(library(ggplot2))suppressMessages(library(dplyr))suppressMessages(library(plotly))suppressMessages(library(RColorBrewer))suppressMessages(library(devtools))suppressMessages(library(yarrr))suppressMessages(library(tidyr))suppressMessages(library(gridExtra))suppressMessages(library(viridis))menu<-read.csv("D:/金拱门食物数据/menu.csv")str(menu)
#查看缺失值：library(mice)md.pattern(menu)
缺失值情况
从上图可以看出，menu数据没有缺失值。
#可视化分析食物类别绘图（图1）m <- list(l = 50,r = 50,b = 100,t = 100,pad = 4)marker = list(color = brewer.pal(9, "Set1"))p <- plot_ly(x = menu$Category,marker = list(color = '#45171D'),type = "histogram")%>% layout(xaxis = list(title = ""),yaxis = list(title = ""),autosize = T)p
图1：食物类别
从上图可以看出，食物类别中数目最多的是Coffee & Tea，其次是Breakfast
#食物卡路里与糖分的关系绘图（图2）d1<-menu%>%ggplot(aes(x=Sugars,y=Calories))+stat_density_2d(geom = "polygon", aes(fill = ..level..), h=c(100,1500) ,contour = TRUE)+scale_fill_viridis(option="magma")#碳水化合物与卡路里的可视化绘图（图3）d2<-menu%>%ggplot(aes(x=Carbohydrates,y=Calories))+stat_density_2d(geom = "tile", aes(fill = ..density..), h=c(100,1500) ,contour = FALSE)+scale_fill_viridis(option="magma")#钠与卡路里的可视化绘图（图4）d3<-menu%>%ggplot(aes(x=Sodium,y=Calories))+stat_density_2d(geom = "tile", aes(fill = ..density..), h=c(3000,1500) ,contour = FALSE)+scale_fill_viridis(option="magma")#胆固醇与卡路里的可视化绘图（图5）d4<-menu%>%ggplot(aes(x=Cholesterol,y=Calories))+stat_density_2d(geom = "tile", aes(fill = ..density..), h=c(600,1500) ,contour = FALSE)+scale_fill_viridis(option="magma")#膳食纤维与卡路里的可视化绘图（图6）d5<-menu%>%ggplot(aes(x=Dietary.Fiber,y=Protein))+scale_x_continuous(limits=c(0,8),expand=c(0,0))+stat_density_2d(geom = "tile", aes(fill = ..density..), h=c(5,70) ,contour = FALSE)+scale_fill_viridis(option="magma")
图2
图3
图4
图5
图6
#卡路里的热量分布是结果变量，取决于其他营养素变量。#绘图脂肪的热量与卡路里之间的关系(图7）p1 <- plot_ly(menu,x = ~Calories,type = "histogram",histnorm = "probability",name="Calorie",alpha=0.6)%>% add_histogram(x = ~Calories.from.Fat,name="Calorie From Fat",alpha=0.6) %>% layout(barmode = "overlay")p1
图7
#食物类别与卡路里的可视化绘图（图8）new_col<-c("grey50", "blue","hotpink","Magenta","seagreen","violet","brown","maroon","navyblue")plot_ly(x = menu$Category, y=menu$Calories,color = menu$Category,colors =new_col , type = "box")%>% layout(xaxis = list(title = ""),yaxis = list(title = "Calories"),showlegend=FALSE,autosize = T)
通过箱线图，一目了然！我们可以很清晰的看到每种食物类别的卡路里（第一分位数，第三分位数，最大值，最小值，中位数）
#食物类别与蛋白质含量的可视化绘图（图9）plot_ly(x = menu$Category, y=menu$Protein,color = menu$Category,colors =new_col , type = "box")%>% layout( xaxis = list(title = ""), yaxis = list(title = ""), showlegend=FALSE, autosize = T)
通过箱线图，一目了然！我们可以很清晰的看到食物类别中蛋白质的（第一分位数，第三分位数，最大值，最小值，中位数）
#食物种类（Category）之Chicken & Fish类与Item的蛋白质（Protein）含量可视化绘图#图10library(ggrepel)menu %>% select(Category,Item,Protein,Total.Fat)%>%arrange(desc(Protein))%>%filter(Category =="Chicken & Fish")%>%ggplot(aes(x=Item,y=Protein,col=Item))+geom_point(size=3)+theme(legend.position = "none",axis.title.x=element_blank(),axis.text.x=element_blank(),axis.ticks.x=element_blank())+geom_label_repel(aes(label=substr(Item,1,20)),size=2)+labs(title="High Protein/Fat Item in Chicken & Fish Category")+geom_bar(aes(y=Total.Fat),alpha=0.5,stat="identity")
图10
#碳水化合物含量与食物种类的可视化分析（图11）plot_ly(x = menu$Category, y=menu$Carbohydrates,color = menu$Category,colors =new_col , type = "box") %>% layout( xaxis = list(title = ""), yaxis = list(title = ""), showlegend=FALSE, autosize = T)
图11
通过箱线图，可以很清晰的看到各食物类别中的碳水化合物含量（第一分位数，第三分位数，最大值，最小值，中位数）
#碳水化合物与碳水化合物之间的散点图，卡路里大于500为红色，卡路里小于500为蓝色（图12）p2<-plot_ly(x=menu$Calories, y=menu$Carbohydrates, type="scatter", mode = "markers" , marker=list( color=ifelse(menu$Calories>500,"red","blue") , opacity=0.5 , size=20) ) p2
图12
#食物类别与总脂肪的箱线图绘图，RStudio里可见箱线图数值（图13）plot_ly(x = menu$Category, y=menu$Total.Fat,color = menu$Category,colors =new_col , type = "box") %>% layout( xaxis = list(title = ""), yaxis = list(title = ""), showlegend=FALSE, autosize = T)
图13
#总脂肪、脂肪的热量，饱和脂肪三维图比较分析绘图（图14）m1<-menu%>%select(Total.Fat,Calories.from.Fat,Saturated.Fat)m2<-as.matrix(m1)colnames(m2)<-NULL#m2p3 <- plot_ly(z=~m2) %>% add_surface()%>%layout(scene = list(xaxis = list(title = 'Total.Fat'), yaxis = list(title = 'Calories from Fat'), zaxis = list(title = 'Saturated Fat')))p3
未完待续。
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