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id | title | challengeType | forumTopicId | dashedName |
---|---|---|---|---|
5e46f7f8ac417301a38fb92a | 医疗数据可视化工具 | 10 | 462368 | medical-data-visualizer |
--description--
你将通过使用我们的Replit 入门代码来完成本项目。
我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。 目前,你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。
- Python for Everybody 视频课程(14 小时)
- Learn Python 视频课程(10 小时)
--instructions--
在本项目中,您将使用 matplotlib、seaborn 和 pandas 来对体检数据进行可视化和计算。 数据集的数值是从体检中收集的。
数据说明
数据集中的行代表患者,列代表身体测量、各种血液检查的结果和生活方式等信息。 您将使用该数据集来探索心脏病、身体测量数据、血液标志物和对生活方式的选择之间的关系。
文件名:medical_examination.csv
项目 | 变量类型 | 变量名 | 变量值类型 |
---|---|---|---|
年龄 | 客观特征 | age | int (days) |
身高 | 客观特征 | height | int (cm) |
体重 | 客观特征 | weight | float (kg) |
性别 | 客观特征 | gender | 分类编码 |
收缩压 | 检测特征 | ap_hi | int |
舒张压 | 检测特征 | ap_lo | int |
胆固醇 | 检测特征 | cholesterol | 1:正常,2:高于正常,3:远远高于正常值 |
血糖值 | 检测特征 | gluc | 1:正常,2:高于正常,3:远远高于正常值 |
吸烟问题 | 主观特征 | smoke | binary |
饮酒量 | 主观特征 | alco | binary |
体育活动 | 主观特征 | active | binary |
是否有心血管疾病 | 目标变量 | cardio | binary |
任务
创建一个类似于 examples/Figure_1.png
的图表,其中我们显示 cholesterol
、gluc
、alco
、active
和 smoke
变量,用于不同面板中 heart=1 和 heart=0 的患者。
在 medical_data_visualizer.py
中使用数据完成以下任务:
- 给数据添加一列
overweight
。 要确定一个人是否超重,首先通过将他们的体重(公斤)除以他们的身高(米)的平方来计算他们的 BMI。 如果该值 > 25,则此人超重。 使用值 0 表示不超重,使用值 1 表示超重。 - 使用 0 表示好的和 1 表示坏,来规范化数据。 如果
cholesterol
或gluc
的值为 1,则将值设为 0。 如果值大于 1,则将值设为 1。 - 将数据转换为长格式并使用 seaborn 的
catplot()
创建一个显示分类特征值计数的图表。 数据集应按“Cardio”拆分,因此每个cardio
值都有一个图表。 该图表应该看起来像examples/Figure_1.png
。 - 清理数据。 过滤掉以下代表不正确数据的患者段:
- 舒张压高于收缩压(使用
(df['ap_lo'] <= df['ap_hi'])
保留正确的数据) - 高度小于第 2.5 个百分位数(使用
(df['height'] >= df['height'].quantile(0.025))
保留正确的数据) - 身高超过第 97.5 个百分位
- 体重小于第 2.5 个百分位
- 体重超过第 97.5 个百分位
- 舒张压高于收缩压(使用
- 使用数据集创建相关矩阵。 使用 seaborn 的
heatmap()
绘制相关矩阵。 遮罩上三角。 该图表应类似于examples/Figure_2.png
。
每当变量设置为 None
时,请确保将其设置为正确的代码。
单元测试是在 test_module.py
下为你编写的。
开发
对于开发,你可以使用 main.py
来测试你的函数。 单击“运行”按钮,main.py
将运行。
测试
为了你的方便,我们将测试从 test_module.py
导入到 main.py
。 只要你点击“运行”按钮,测试就会自动运行。
提交
复制项目的 URL 并将其提交给 freeCodeCamp。
--hints--
它应该通过所有的 Python 测试。
--solutions--
# Python challenges don't need solutions,
# because they would need to be tested against a full working project.
# Please check our contributing guidelines to learn more.