震惊有关脱发不得不说的秘密

1. 年龄分箱（每10岁一组）
df[‘年龄分组’] = pd.cut(df[‘年龄’], bins=[0, 20, 30, 40, 50, 100],
labels=[‘0-20岁’, ‘21-30岁’, ‘31-40岁’, ‘41-50岁’, ‘50岁以上’])

2. 多因素分组统计（示例：医疗诊断和营养缺乏的关系）
med_nutrition = df.groupby(‘医疗状况’)[‘营养缺乏’].value_counts().unstack(fill_value=0)
print(“医疗状况与营养缺乏交叉表：”)
print(med_nutrition.head())

3. 遗传因素导致脱发的营养缺乏特征
genetic_hair_loss = df[(df[‘遗传因素’] == 1) & (df[‘脱发标记’] == 1)]
genetic_nutrition = genetic_hair_loss[‘营养缺乏’].value_counts(normalize=True) * 100
print(“\n遗传因素导致脱发的营养缺乏分布（百分比）：”)
print(genetic_nutrition.head())

1. 按压力水平分组分析脱发特征
stress_groups = df.groupby(‘压力水平’)

计算各组脱发比例
hair_loss_ratio = stress_groups[‘脱发标记’].mean() * 100
print(“\n不同压力水平下的脱发比例：”)
print(hair_loss_ratio)

2. 高压力组与低压力组的特征差异
high_stress = df[df[‘高压力’] == 1]
low_stress = df[df[‘高压力’] == 0]

对比两组的遗传因素、吸烟习惯等
stress_comparison = pd.DataFrame({
‘高压力组遗传比例’: [high_stress[‘遗传因素’].mean()],
‘低压力组遗传比例’: [low_stress[‘遗传因素’].mean()],
‘高压力组吸烟比例’: [high_stress[‘吸烟习惯’].mean()],
‘低压力组吸烟比例’: [low_stress[‘吸烟习惯’].mean()]
})

print(“\n高压力组与低压力组关键特征对比：”)
print(stress_comparison)

### 脱发因素分析及预测技术文章大纲  

#### 引言  
- 脱发现象的普遍性及影响  
- 技术手段在脱发研究和预测中的应用价值  
- 文章结构概述  

#### 脱发的主要影响因素分析  
- **遗传因素**  
  - 家族性脱发（雄激素性脱发）的基因关联性  
  - 特定基因（如AR基因）表达分析  

- **激素水平**  
  - 双氢睾酮（DHT）对毛囊的影响  
  - 甲状腺激素失衡与脱发的关系  

- **营养与代谢**  
  - 铁缺乏、维生素D不足与脱发的相关性  
  - 蛋白质摄入不足对毛发周期的影响  

- **环境与生活方式**  
  - 压力、睡眠质量与脱发的关联  
  - 化学染发剂、紫外线等外部因素的损害  

- **疾病与药物**  
  - 自身免疫疾病（如斑秃）的机制  
  - 化疗药物、抗抑郁药等对毛发的影响  

#### 数据驱动的脱发预测方法  
- **数据采集与预处理**  
  - 临床数据（激素水平、家族史）  
  - 生活方式问卷（饮食、压力水平）  
  - 图像数据（头皮检测、毛发密度分析）  

- **特征工程**  
  - 关键特征的提取与筛选（如DHT浓度、毛囊微型化程度）  
  - 时间序列数据的处理（脱发进展趋势）  

- **预测模型构建**  
  - 机器学习方法（随机森林、支持向量机）  
  - 深度学习应用（卷积神经网络处理头皮图像）  
  - 模型评估指标（准确率、召回率、ROC曲线）  

#### 实际应用与案例分析  
- **个性化脱发风险评估系统**  
  - 结合多模态数据生成风险评分  
  - 动态监测与预警机制  

- **临床干预效果预测**  
  - 药物治疗（如米诺地尔、非那雄胺）响应预测  
  - 植发手术后的毛发存活率建模  

挑战与未来方向  
数据隐私与伦理问题  
多学科协作（医学、生物信息学、AI）的深化  
可穿戴设备与实时监测技术的潜力  

首先，使用  pandas  读取数据集  Predict Hair Fall.csv  ：
 
python
  
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Predict Hair Fall.csv')
 
 
为方便理解，将英文列名转换为中文，构建中文列名列表  chinese_columns  ，包含  遗传因素 、 荷尔蒙变化  等特征，再重置数据集列名 ：
 
python
  
chinese_columns = [
    '遗传因素', '荷尔蒙变化', '医疗状况', '药物及治疗', 
    '营养缺乏', '压力水平', '年龄', '不良护发习惯', 
    '环境因素', '吸烟习惯', '体重减轻', '脱发标记'
]
df.columns = ['ID'] + chinese_columns
 
 
（二）缺失值与二值化处理
 
数据中存在标识为  No Data  的缺失值，统一转换为  pandas  标准缺失值  pd.NA  ：
 
python
  
df.replace("No Data", pd.NA, inplace=True)
 
 
针对  遗传因素 、 荷尔蒙变化  等二值特征（取值为  Yes  或  No  ），通过  map  函数转换为数值  1 （ Yes  ）和  0 （ No  ），缺失值转为  np.nan  ，便于后续分析 ：
 
python
  
import numpy as np
binary_cols = ['遗传因素', '荷尔蒙变化', '不良护发习惯', '环境因素', '吸烟习惯', '体重减轻']
for col in binary_cols:
    df[col] = df[col].map({'Yes': 1, 'No': 0, pd.NA: np.nan})
 
 
另外，从  压力水平  衍生出  高压力  二值特征，若压力水平为  High  则标记为  1  ，否则为  0  ：
 
python
  
df['高压力'] = df['压力水平'].apply(lambda x: 1 if x == 'High' else 0)
 
 
三、数据可视化分析
 
（一）脱发标记分布
 
先统计  脱发标记  中  脱发  和  不脱发  的人数占比，用饼图直观呈现：
 
python
  
import matplotlib.pyplot as plt
data = df['脱发标记'].value_counts()
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.pie(data, labels=['不脱发', '脱发'], autopct='%1.2f%%', startangle=90, shadow=True)
plt.title('脱发标记分布')
plt.show()
 
 
从饼图可快速了解样本中脱发人群的基础占比情况。
 
（二）二值特征与脱发关系
 
选取  遗传因素 、 荷尔蒙变化  等二值特征，分析它们与脱发的关联。通过  subplots  创建 3×2 布局的子图，循环遍历特征，按  脱发标记  分组统计特征取值频次，绘制分组柱状图：
 
python
  
features = ['遗传因素', '荷尔蒙变化', '不良护发习惯', '环境因素', '吸烟习惯', '体重减轻']
fig, axes = plt.subplots(3, 2, figsize=(15, 15))
axes = axes.flatten()
df['脱发标记'] = df['脱发标记'].astype('category')
categories = df['脱发标记'].cat.categories
num_categories = len(categories)
x = np.arange(num_categories)
width = 0.35

for i, feature in enumerate(features):
    if i < len(axes):
        ax = axes[i]
        count = df.groupby('脱发标记')[feature].value_counts().unstack(fill_value=0)
        rects1 = ax.bar(x - width/2, count[0], width)
        rects2 = ax.bar(x + width/2, count[1], width)
        ax.set_title(f'{feature}与脱发')
        ax.set_xticks(x)
        ax.set_xticklabels(categories)
        ax.legend(['不脱发', '脱发'])

plt.tight_layout()
plt.show()
 
 
每组柱状图对比不同脱发情况（脱发 / 不脱发 ）下，对应特征的分布差异，助力挖掘关键影响因素。
 
（三）年龄与脱发关系
 
利用箱线图展示脱发和不脱发人群的年龄分布差异，观察年龄对脱发的潜在影响：
 
python
  
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax1 = plt.subplot(111)
df.boxplot(column='年龄', by='脱发标记', ax=ax1)
ax1.set_title('脱发人群年龄分布', fontsize=14)
ax1.set_ylabel('年龄')
plt.show()
 
 
箱线图呈现出年龄的中位数、离散程度等信息，辅助分析年龄与脱发的关联。

 
（四）特征相关性分析
 
选取  遗传因素 、 高压力  等特征，计算相关系数，用热力图可视化特征间关联，重点关注与  脱发标记  的相关性：
 
python
  
corr_features = ['遗传因素', '荷尔蒙变化', '高压力', '不良护发习惯', '吸烟习惯', '体重减轻', '脱发标记']
corr = df[corr_features].corr()
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.imshow(corr, cmap='hot', interpolation='nearest', alpha=0.9)
plt.colorbar()
plt.title('脱发相关因素相关系数热力图', fontsize=14)
plt.show()
 
 
热力图以颜色深浅直观呈现特征间相关程度，便于发现对脱发影响显著的因素。
 
（五）医疗状况与脱发分析
 
统计  医疗状况  字段的 Top10 类别，绘制横向柱状图，探索脱发人群常见医疗状况：
 
python
  
plt.figure(figsize=(12, 8))
top_conditions = df['医疗状况'].value_counts().head(10)
plt.barh(top_conditions.index, top_conditions)
plt.title('十大常见脱发相关医疗状况', fontsize=14)
plt.xlabel('样本数量', fontsize=12)
plt.ylabel('医疗状况', fontsize=12)
plt.tight_layout()
plt.show()
 
 
该图清晰展示与脱发关联紧密的医疗状况分布，为从医学角度分析脱发提供参考。
 
四、总结与展望
 
通过本次数据分析与可视化，我们从多个维度（二值特征、年龄、医疗状况等 ）探究了脱发的影响因素。遗传、不良生活习惯、特定医疗状况等都和脱发存在潜在关联。后续可进一步结合机器学习模型（如随机森林、支持向量机 ），深入挖掘特征重要性，构建脱发预测模型，为脱发预防和干预提供更精准的依据，助力大家守护头发健康 。

一、引言
 
在全球疾病谱中，心脏病始终占据着高发病、高致死率的“沉重席位”。随着医疗信息化推进，海量临床数据积累为疾病研究提供新契机。本文基于真实医疗数据集，以Python为工具，完整呈现心脏病数据分析与分类模型构建全流程——从数据清洗、特征洞察，到多模型训练评估，为医疗领域数据驱动诊断提供可落地的实践参考，助力挖掘数据背后的疾病诊疗价值。
 
二、数据准备：开启医疗数据探索之旅
 
（一）环境与库配置
 
导入数据分析核心库，涵盖数据处理（ pandas / numpy  ）、可视化（ matplotlib  ）、机器学习（ scikit-learn / xgboost  ）工具，同时解决中文显示、警告屏蔽等基础问题，搭建稳定分析环境：
 
python
  
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_curve, auc
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from xgboost import XGBClassifier

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  
 
 
（二）数据读取与初览
 
读取医疗数据集 Medicaldataset.csv ，通过 head() 快速预览数据结构，识别关键字段（如 Age 年龄、 Result 诊断结果等 ），明确特征维度与目标变量（ positive / negative 标识患病状态 ）：
 
python
  
data = pd.read_csv('Medicaldataset.csv')
print("数据集前5行：")
print(data.head())
 
 
三、数据预处理：为分析与建模筑牢根基
 
（一）数据质量核验
 
利用 info() 查看数据完整性与类型分布，确认无缺失值、数据类型适配（ int64 / float64 / object  ），保障分析流程顺畅：
 
python
  
print("数据基本信息：")
data.info()
 
 
（二）重复与异常值处理
 
- 重复值清理：通过 duplicated().sum() 排查重复记录， drop_duplicates() 确保数据唯一性：
 
python
  
print(f"重复值数量：{data.duplicated().sum()}")
data = data.drop_duplicates()
 
 
- 异常值检测与修正：绘制箱线图识别心率、血压等特征的极端异常值，结合医疗常识删除不合理记录（如心率>1000 ），修正舒张压>收缩压的逻辑错误，让数据贴合实际诊疗场景：
 
python
  
# 箱线图可视化异常（以心率为例）
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.boxplot(data['Heart rate'])
plt.title('心率箱线图（异常值检测）')
plt.ylabel('心率值')
plt.show()

# 异常值过滤
data = data[data['Heart rate'] <= 1000]
data = data[data['Systolic blood pressure'] >= 50]
data = data[data['Diastolic blood pressure'] <= 140]

# 修正舒张压与收缩压逻辑错误
wrong_bp = data[data['Diastolic blood pressure'] > data['Systolic blood pressure']]
data.loc[wrong_bp.index, ['Systolic blood pressure', 'Diastolic blood pressure']] = data.loc[wrong_bp.index, ['Diastolic blood pressure', 'Systolic blood pressure']].values
 
 
四、数据分析与可视化：挖掘疾病潜在规律
 
（一）描述性统计：勾勒数据轮廓
 
通过 describe().T 获取各特征的均值、标准差、最值等统计量，把握患者年龄、心率、血压等指标的整体分布特征，为后续分析提供基础参考：
 
python
  
print("数据描述性统计：")
print(data.describe().T)
 
 
（二）单特征分布：洞察个体特征规律
 
以年龄、性别为例，绘制核密度图+直方图、饼图，多维呈现数据分布。年龄核密度图揭示分布形态，直方图量化区间人数；性别饼图直观展现男女占比，助力理解患者群体基线特征：
 
python
  
# 年龄分布可视化
plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
data['Age'].plot(kind='kde', color='r', label='核密度')
data['Age'].plot(kind='hist', bins=10, alpha=0.3, label='直方图')
plt.title('患者年龄分布')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('密度/数量')
plt.legend()

# 性别分布可视化（饼图）
plt.subplot(1, 2, 2)
gender_counts = data['Gender'].value_counts()
plt.pie(gender_counts, labels=['男', '女'], autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('患者性别分布')
plt.axis('equal')
plt.show()
 
 
（三）特征与诊断关联：探寻疾病影响因素
 
通过箱线图、分组统计分析年龄、心率、 CK-MB （肌酸激酶同工酶 ）等特征与诊断结果（ positive 患病/ negative 未患病 ）的关联。箱线图对比患病与未患病群体的特征分布差异，分组统计量化特征对诊断结果的影响，挖掘潜在疾病标识：
 
python
  
# 年龄与诊断结果关联（箱线图）
positive_age = data[data['Result'] == 'positive']['Age']
negative_age = data[data['Result'] == 'negative']['Age']

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.boxplot([positive_age, negative_age], labels=['患病', '未患病'])
plt.title('年龄与心脏病诊断结果关联')
plt.ylabel('年龄')
plt.show()

# CK-MB与诊断结果关联（分组均值）
ckmb_mean = data.groupby('Result')['CK-MB'].mean()
print("CK-MB均值（按诊断结果分组）：")
print(ckmb_mean)
根据上面我们可得脱发的数据

当我们用Python完成这场脱发数据的深度挖掘之旅，代码运行的最后一行 plt.show() 落下，那些蓝色柱状图、热力色块里藏着的，不只是冰冷的统计结果，而是无数程序员“头顶大事”的真实映照。
 
一、代码之外的“防脱启示”
 
看着 RandomForestClassifier 输出的特征重要性，遗传、压力、不良习惯的高权重，像极了代码里总报错的核心模块——这些因素就是脱发问题的“顽固Bug” 。我们能通过 LabelEncoder 给分类变量编码，却没法给生活压力“一键转译”；能 dropna 剔除数据缺失，却不能用同样的方式“删掉”熬夜改需求、紧急修故障的职场日常。
 
但技术人的浪漫，本就在于“遇Bugdebug，遇难题解题”。就像用 corr() 算出压力与脱发的强关联后，我们大可以给生活写一段“防脱补丁代码”：
 
python
  
# 防脱生活补丁伪代码
import time
def life_patch():
    while True:
        stress = check_stress()  # 监测压力
        if stress > 80:          # 压力阈值自定义
            take_break()         # 强制休息
            do_exercise()        # 运动减压 
        time.sleep(3600)         # 每小时监测一次
 
 
把“定时休息、规律运动”写成生活的循环逻辑，让毛囊也能像稳定运行的服务器，少点“崩溃宕机”。
 
二、数据驱动的“头顶希望”
 
这份分析里， Predict Hair Fall.csv 的每一行数据，都是对抗脱发的“情报”。当我们用 matplotlib 画出年龄与脱发的箱线图，看到中青年群体的离散值，就该明白——防脱要趁早，别等发际线像代码版本迭代，一步步“退化”才追悔 。
 
后续若结合 pyecharts 做动态可视化，让脱发因素随时间、地域流动展示，或是用 Streamlit 打包成交互页面，输入生活习惯就能预测脱发风险，技术还能给“头顶保卫战”更多助力。就像我们用代码优化算法模型，也能用同样的思路，优化自己的生活模型：
 
python
  
# 生活优化模型（伪代码）
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 特征：睡眠时长、运动频率、压力值...
X_life = [[sleep_hours, exercise_freq, stress_level]]  
# 目标：毛囊健康度（可量化）
y_life = [follicle_health]                       
model = LinearRegression().fit(X_life, y_life)
# 预测：输入新习惯，看毛囊健康趋势
new_habits = [[7, 3, 50]]  # 7小时睡眠、每周3次运动、压力50
pred_health = model.predict(new_habits)
print(f"新习惯下毛囊健康度预测：{pred_health[0]}")
 
 
三、与脱发和解，更与自己和解
 
最后，即便代码跑完发现脱发风险高悬，也别慌。就像调试代码时总会遇到 KeyError ，生活里的“脱发Error”，也是成长的一部分。我们用技术挖掘脱发真相，不是为了焦虑，而是为了更懂自己——懂那些为项目熬的夜、为需求掉的发，都该有更值得的回报；懂守护发际线，和守护代码质量一样重要。
 
下次再对着键盘缝隙里的头发叹气时，不妨打开这份分析，用代码人的方式说：“脱发Bug，我找到你的触发条件了，接下来该我修复生活啦！”
 
（完整代码及可视化扩展已上传 GitHub仓库 ，欢迎技术同好一起迭代“防脱算法”，让我们的代码和头发，都能支棱起来✨）