慢性病与生活方式调查分析：饮食习惯、运动、常见慢性病与居民健康的关系

以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病为代表的慢性非传染性疾病（以下简称慢性病）已经成为影响我国居民身体健康的重要问题。随着人们生活方式的改变，慢性病的患病率持续攀升。众所周知，健康状况与年龄、饮食习惯、身体活动情况、职业等都有密切的关系。如何通过合理地安排膳食、适量的身体运动、践行健康的生活方式，从而达到促进身体健康的目的，这是全社会普遍关注的问题。附件A1是某市卫生健康研究部门对部分居民所做的“慢性非传染性疾病及其相关影响因素流行病学”调查问卷表，附件A2是相应的调查数据结果，附件A3是中国营养学会最新修订的《中国居民膳食指南》中为平衡居民膳食提出的八条准则。\n请你们团队研究解决下面问题：\n问题1 参考附件A3，分析附件A2中居民的饮食习惯的合理性，并说明存在的主要问题。\n问题2 分析居民的生活习惯和饮食习惯是否与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素相关。\n问题3 根据附件A2中的数据，深入分析常见慢性病（如高血压、糖尿病等）与吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质、运动等因素的关系以及相关程度。\n问题4 依据附件A2中居民的具体情况，对居民进行合理分类，并针对各类人群提出有利于身体健康的膳食、运动等方面的合理建议。\n用代码实现以上问题，并给出示例代码内容：问题1：\npython\nimport pandas as pd\n\n# 读取附件A2中的调查数据\ndata = pd.read_excel('附件A2.xlsx')\n\n# 读取附件A3中的膳食指南\nguidelines = pd.read_excel('附件A3.xlsx')\n\n# 分析居民的饮食习惯的合理性\ndiet_habits = data[['蔬菜摄入量', '水果摄入量', '盐摄入量', '油脂摄入量']]\nmean_values = diet_habits.mean()\n\n# 打印平均值与膳食指南的对比\nprint('蔬菜摄入量平均值：', mean_values['蔬菜摄入量'], 'g')\nprint('水果摄入量平均值：', mean_values['水果摄入量'], 'g')\nprint('盐摄入量平均值：', mean_values['盐摄入量'], 'g')\nprint('油脂摄入量平均值：', mean_values['油脂摄入量'], 'g')\n\n# 判断膳食指南中的合理范围\ndef check_guidelines(value, guideline):\n if value < guideline['最低摄入量']:\n return '低于最低摄入量'\n elif value > guideline['最高摄入量']:\n return '高于最高摄入量'\n else:\n return '符合膳食指南'\n\n# 对比居民的饮食习惯与膳食指南的合理性\nfor column in diet_habits.columns:\n print(column, '的合理性：')\n print(data[column].apply(lambda x: check_guidelines(x, guidelines.loc[column])))\n print()\n\n问题2：\npython\nimport pandas as pd\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# 读取附件A2中的调查数据\ndata = pd.read_excel('附件A2.xlsx')\n\n# 分析居民的生活习惯和饮食习惯与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素的关系\nfactors = ['年龄', '性别', '婚姻状况', '文化程度', '职业']\nfor factor in factors:\n plt.figure()\n data.groupby(factor)['吸烟情况'].value_counts().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)\n plt.title(factor + '与吸烟情况的关系')\n\n plt.figure()\n data.groupby(factor)['饮酒情况'].value_counts().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)\n plt.title(factor + '与饮酒情况的关系')\n\n plt.figure()\n data.groupby(factor)['饮食习惯'].value_counts().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)\n plt.title(factor + '与饮食习惯的关系')\n\n plt.figure()\n data.groupby(factor)['生活习惯'].value_counts().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)\n plt.title(factor + '与生活习惯的关系')\n\n plt.figure()\n data.groupby(factor)['工作性质'].value_counts().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)\n plt.title(factor + '与工作性质的关系')\n\n plt.figure()\n data.groupby(factor)['运动情况'].value_counts().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)\n plt.title(factor + '与运动情况的关系')\n\n plt.show()\n\n问题3：\npython\nimport pandas as pd\nimport scipy.stats as stats\n\n# 读取附件A2中的调查数据\ndata = pd.read_excel('附件A2.xlsx')\n\n# 按照常见慢性病进行分组\ndisease_groups = data.groupby('常见慢性病')\n\n# 分析各常见慢性病与吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质、运动等因素的关系\nfor disease, group in disease_groups:\n print(disease + '与吸烟的相关性：')\n print(stats.spearmanr(group['吸烟情况'], group['常见慢性病程度']))\n print()\n \n print(disease + '与饮酒的相关性：')\n print(stats.spearmanr(group['饮酒情况'], group['常见慢性病程度']))\n print()\n \n print(disease + '与饮食习惯的相关性：')\n print(stats.spearmanr(group['饮食习惯'], group['常见慢性病程度']))\n print()\n \n print(disease + '与生活习惯的相关性：')\n print(stats.spearmanr(group['生活习惯'], group['常见慢性病程度']))\n print()\n \n print(disease + '与工作性质的相关性：')\n print(stats.spearmanr(group['工作性质'], group['常见慢性病程度']))\n print()\n \n print(disease + '与运动的相关性：')\n print(stats.spearmanr(group['运动情况'], group['常见慢性病程度']))\n print()\n\n问题4：\npython\nimport pandas as pd\n\n# 读取附件A2中的调查数据\ndata = pd.read_excel('附件A2.xlsx')\n\n# 对居民进行合理分类\ndef classify_residents(row):\n if row['常见慢性病'] == '高血压':\n return '高血压患者'\n elif row['常见慢性病'] == '糖尿病':\n return '糖尿病患者'\n else:\n return '健康人群'\n\ndata['人群分类'] = data.apply(classify_residents, axis=1)\n\n# 针对各类人群提出有利于身体健康的膳食、运动等方面的合理建议\ndef get_suggestions(row):\n suggestions = []\n if row['人群分类'] == '高血压患者':\n suggestions.append('低盐饮食')\n suggestions.append('适量运动')\n elif row['人群分类'] == '糖尿病患者':\n suggestions.append('低糖饮食')\n suggestions.append('适量运动')\n else:\n suggestions.append('均衡饮食')\n suggestions.append('适量运动')\n return suggestions\n\ndata['建议'] = data.apply(get_suggestions, axis=1)\n\n# 输出分类和建议结果\nprint(data[['常见慢性病', '人群分类', '建议']])\n\n以上是示例代码，具体运行时请根据附件A2和附件A3的路径进行相应的修改。