R可视化分析美国的肥胖症,嘿!

作者简介Introduction

本文章的主要目的是想研究美国成年人、儿童以及青少年中肥胖人口最多的州。其次展示如何在R中使用rvest包从HTML页面中抓取数据、以及使用ggplot绘制地图。

使用R去做项目的时候,经常会用到R社区的成员开发的程序包,为我们的数据重塑、特征选择以及后续建模等提供了一些列的方便。话不多说,先感谢一波......

首先呢,我们就加载后续将要用到的程序包,为后续的探索分析提供方便。

## 加载相关程序包

require(rvest)

require(ggplot2)

require(dplyr)

require(scales)

require(maps)

library(magrittr)

这次呢,我们所使用的数据是从网页上爬取的。复制代码中的链接,粘贴到搜索引擎就可以看到我们所需要的数据。如下图(展示了一部分我们需要爬取的数据):

## 从网页上爬取数据

url

obesity

obesity %%

html_nodes(xpath = '//*[@id="mw-content-text"]/div/ table[2]') %>%

.[[1]] %>%

html_table(fill = T)

str(obesity) # 查看数据集的基本数据结构

通过str函数对数据结构的一个简单探索,发现数据需要清洗。比如说,变量名需要规整、有部分样本需要剔除。我们首先对数据变量进行重命名,便于清晰的去理解变量的含义。对列名进行重命名函数最常见的就是base包里面的names函数和colnames函数,使用rownames函数可以对行名进行修改。咱们的数据量是比较小的,所以呢,可以直接通过人工的浏览剔除那些不规整的数据。

## 数据预处理

# 剔除不规整数据+重命名

obesity

names(obesity)

'Overweight (incl. obese) adults',

'Obese children and adolescents',

'Obesity rank')

str(obesity) # 查看数据集的基本数据结构

经过上面的部分清洗后,发现数据中的“%”可以剔除,因为后面我们需要使用数值型数据进行绘图。下面我们使用gsub函数对自定义的字符串进行替换。需要注意的是:字符串替换之后,依旧是字符串的形式,所以需要使用as.numeric函数将其转换为数值型数据。

## 数据预处理

# 去除“%”+ 转换数据类型

for(i in 2:5){

obesity[,i] = gsub("%", "", obesity[,i])

obesity[,i] = as.numeric(obesity[,i])

}

str(obesity)

在R里面,数据的变量名必须得规整,否则会对后续的使用带来不必要的影响,最常用的就是使用make.name函数。常见的不规整变量名有全部是数字的变量名,变量名中出现空格...

## 规范列名

names(obesity)

names(obesity)

names(obesity)

经过上述数据的清洗,我们已经得到了我们后面探索分析所需要的规整的数据,下面我们就开始对美国各地区的肥胖者占比进行探索其分布。

## 探索成年人肥胖症占比最高的前十个地区

# 将“State.and.District.of.Columbia”列转换为小写

obesity$region

states

states

## 按地区统计成年人肥胖症占比,并降序排列选取前十位

topstate

states %>%

group_by(region) %>%

summarise(Obese.adults = mean(Obese.adults)) %>%

arrange(desc(Obese.adults)) %>%

top_n(10)

## 绘制条形图

ggplot(topstate, aes(x = reorder(region, Obese.adults), y = Obese.adults)) +

geom_bar(stat = 'identity', color = "black", fill = "#87CEEB") +

labs(x = "Top 10 States", y = "Percentage of Obese Adults") +

coord_flip() +

theme_minimal()

通过上面的美国肥胖成年人占比条形图的展示,我们可以看出,密西西比州的成年肥胖者最多,占比将近35%(太可怕了,三人行,必有”胖子“焉!),其次就是西维吉尼亚州、阿拉巴马州、路易斯安那州......正因为这样呢,美国密西西比州早在2008年,就通过了一个很神奇的法案——《禁止持该州营业执照的餐馆向肥胖人士供应食物》。我猜,这个法案当时引起了不少人的反对吧。

从上面的条形图中,我们可以清晰的看到美国肥胖占比较高的十个地区。下面呢,我们绘制一张美国地图来展示美国各地区的肥胖占比率。

## 可视化美国地图上成年人肥胖症占比分布

ggplot(states, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = Obese.adults)) +

geom_polygon(color = "white", show.legend = T) +

scale_fill_gradient(name = "Percent", low = "#FAB8D2", high = "#F91C74", guide = "colorbar", na.value = "black", breaks = pretty_breaks(n = 5)) +

labs(title = "Obesity in Adults for USA", x = "Longitude", y = "Latitude") +

theme_minimal() +

theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16)) +

geom_text(data = statenames, aes(x = long, y = lat, label = region), size = 3)

显而易见,在这幅地图中,最”红“的地区也就是肥胖的成年人占比最多的地区。整体而言呢,美国中部肥胖的成年人占比较多、西部和东南部/东北部较小。

接下来,我们对青少年和儿童肥胖者占比做一个统计。依旧是先绘制条形图去查看肥胖占比较多的前十五个地区,再者就是绘制地区去查看分布趋势。

## 探索青年和儿童肥胖症占比最高的前十五个地区

## 按地区统计青年和儿童肥胖症占比,并降序排列选取前十五位

topChild

states %>%

group_by(region) %>%

summarise(Obese.Child.and.Teens = mean(Obese.children.and.adolescents)) %>%

top_n(15)

## 绘制条形图

ggplot(topChild, aes(x = reorder(region, Obese.Child.and.Teens),

y = Obese.Child.and.Teens)) +

geom_col(color = "black", fill = "#87CEEB", alpha = 0.8) +

labs(x = 'Top 15 States', y = 'Percentage of Obese Child and Teens') +

coord_flip() +

theme_minimal()

从条形图中可以看到,青少年和儿童肥胖者占比较高的前三个地区分别是:特拉华州、西维吉尼亚州和肯塔基州。密西西比州肥胖的青少年和儿童排名第八,不像成年肥胖者一样,遥居第一!

## 可视化美国地图上青年和儿童肥胖症占比分布

ggplot(states, aes(x = long, y = lat, group = group, fill = Obese.children.and.adolescents)) +

geom_polygon(color = "white") +

scale_fill_gradient(name = "Percent Obese", low = "#B8D5EC",

high = "#0A4B7D", guide = "colorbar", na.value = "black",

breaks = pretty_breaks(n = 5)) +

labs(title = "Obesity in Children and Teens", x = "Longitude",y = "latitude") +

theme_minimal() +

theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16)) +

geom_text(data = statenames, aes(x = long, y = lat, label = region), size = 3)

从地图中看得出来,东南部地区肥胖的青少年和儿童占比较高,西北部较低。

到这里,我们对于美国成年人、青少年和儿童的肥胖占比的探索也就结束了。至于都有什么原因导致的美国的肥胖如此严重,成年人、青年人和儿童肥胖者分布区域有并不完全一致,有待有兴趣的大家去查阅相关资料啦......

  • 发表于:
  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180130G0FOZN00?refer=cp_1026

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