数据分析实战：利用python对心脏病数据集进行分析

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我们都很害怕生病，但感冒发烧这种从小到大的疾病我们已经麻木了，因为一星期他就会好，但是随着长大，各种发炎、三高、心脏病、冠心病响应而生。

心脏病作为一种发作起来让人看了就觉得恐怖的疾病，每年不知道夺走多少生命。而那些患病健在的人们也必须在自己后续的生命里割舍太多东西，以防止心脏病发作。

没有得病的时候，我们永远觉得它离自己很远。我对心脏病的认知就是这样，我不知道它患病的原因，也不知哪些原因会引起心脏病。而患病后如何保持正常生活等等，一概不知。

今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。

数据集读取与简单描述
首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
通过对数据集读取和描述可以得到这两个表格：

可以看到有303行14列数据，每列的标题是age、sex、cp、……、target。他们就像每次去医院的化验单，非专业人士很多都不认识。所以利用官方的解释翻译后含义如下：

age: 该朋友的年龄
sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = 女性)
cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型心绞痛，值2：非典型性心绞痛，值3：非心绞痛，值4：无症状）
trestbps: 该朋友的静息血压（入院时的毫米汞柱）
chol: 该朋友的胆固醇测量值，单位 ：mg/dl
fbs: 人的空腹血糖（> 120 mg/dl，1=真；0=假）
restecg: 静息心电图测量（0=正常，1=患有ST-T波异常，2=根据Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大）
thalach: 这朋友达到的最大心率
exang: 运动引起的心绞痛（1=有过；0=没有）
oldpeak: ST抑制，由运动引起的相对于休息引起的（“ ST”与ECG图上的位置有关。这块比较专业，可以点这个看一个解读）
slope: 最高运动ST段的斜率（值1:上坡，值2:平坦，值3:下坡）
ca: 萤光显色的主要血管数目（0-4）
thal: 一种称为地中海贫血的血液疾病（3=正常；6=固定缺陷；7=可逆缺陷）
target: 心脏病（0=否，1=是）

所以这些信息里都是患病或者健康者的一些身体指标，并没有和他是否抽烟、是否熬夜、是否遗传、是否作息规律那些东西，因此找不到指导现在我们生活的点，比如说明要戒烟戒酒那些东西。
顺手送上一篇知乎链接 此外上边只是我通过原版数据集给的解读翻译的，如有出错误，欢迎纠正

拿到一套数据首先是要看看这个数据大概面貌~

男女比例
先看看患病比率，男女比例这些常规的

countNoDisease = len(data[data.target == 0])
countHaveDisease = len(data[data.target == 1])
countfemale = len(data[data.sex == 0])

网址：数据分析实战：利用python对心脏病数据集进行分析 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/162359

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