О питании студентов
План проекта
- Введение
- Установка и импорт библиотек
- Стиль диаграмм
- Загрузка и предварительный анализ данных
- Визуализация диаграмм
- Распределение студентов по уровню активности
- Распределение студентов по уровню образования родителей
- Частота употребления фруктов и овощей
- Предпочтения по напиткам
- Итоги
- Использованные материалы
Мы используем библиотеки Python, такие как Pandas, Matplotlib и Seaborn, для обработки и визуализации данных, взятых из Kaggle. Основная цель — изучить различные аспекты пищевого поведения студентов, включая их уровень активности, предпочтения в напитках, частоту употребления фруктов и овощей, а также уровень образования их родителей. Результаты визуализируются в виде графиков, которые помогают лучше понять распределение данных и выявить возможные закономерности.
Стиль для проекта. Цвета взяты из Adobe Color.
Установка и импорт библиотек
В этом блоке устанавливаются библиотеки Pandas, Matplotlib и Seaborn с помощью команды %pip install. Затем эти библиотеки импортируются для дальнейшего использования.
Стиль диаграмм
В этом блоке задаются параметры шрифта, цвета и стиля графиков.
Загрузка и предварительный анализ данных
В этом блоке данные загружаются из CSV-файла food_coded.csv с помощью библиотеки Pandas.
Визуализация диаграмм
Распределение студентов по уровню активности
Создается столбчатая диаграмма, показывающая распределение студентов по уровню активности. График сохраняется в папку graphs.
По самому графику мы видим, что большая часть студентов не занимаются активностью.
Код данной диаграммы
Распределение студентов по уровню образования родителей
Изучим, как уровень образования родителей влияет на выборку студентов.
Создается столбчатая диаграмма, показывающая распределение студентов по уровню образования их родителей.
По результатам лидируют те студенты, чьи родители почти «идеально» образованы.
Код данной диаграммы
Частота употребления фруктов и овощей
Изучаем, как часто студенты употребляют фрукты и овощи.
Создается гистограмма, показывающая распределение частоты употребления фруктов и овощей среди студентов.
Результаты примерно равны. Но при максимальных порциях (5) всё-таки большая часть студентов едят фрукты.
Код данной диаграммы
Предпочтения по напиткам
Визуализируем какие напитки предпочитают студенты.
Создается круговая диаграмма, показывающая предпочтения студентов в выборе напитков (сок или газировка).
По диаграмме видим, что студенты разделяют оба напитка, но здоровый сок более предпочтителен.
Код данной диаграммы
Итоги
В ходе проекта были проанализированы данные о пищевых привычках студентов. Мы изучили уровень их физической активности, предпочтения в напитках, частоту употребления фруктов и овощей, а также уровень образования их родителей. Результаты визуализированы в виде графиков, которые помогают лучше понять распределение данных и выявить возможные закономерности.
Использованные материалы
- Google drive — исходный код и прочие материалы
- LeonardoAI — генерация изображения на обложке проекта
- Kaggle — используемый DataSet
- Adobe Color— подборка цвета
Промпт для LeonardoAI:
«Pixel art, transparent background, vibrant colors, 16-bit style, food and drink items (like fruits, vegetables, soda cans, and juice bottles) arranged in a playful pattern, retro gaming aesthetic, clean lines, no shading, flat design, high contrast, centered composition, suitable for use in a project about student food habits»
