freeCodeCamp/curriculum/challenges/ukrainian/08-data-analysis-with-python/data-analysis-with-python-projects/medical-data-visualizer.md

id, title, challengeType, forumTopicId, dashedName

id	title	challengeType	forumTopicId	dashedName
5e46f7f8ac417301a38fb92a	Візуалізатор медичних даних	10	462368	medical-data-visualizer

--description--

Ви будете працювати над цим проєктом з нашим стартовим кодом Replit.

• Start by importing the project on Replit.
• Next, you will see a .replit window.
• Select Use run command and click the Done button.

Ми досі розробляємо інтерактивну частину навчальної програми з Python. Наразі є декілька відео на ютуб-каналі freeCodeCamp.org, які навчать всього необхідного для виконання цього проєкту:

• Python for Everybody Video Course(14 hours)

• How to Analyze Data with Python Pandas (10 hours)

--instructions--

У цьому проєкті ви візуалізуєте та зробите підрахунки на основі даних медичного обстеження, використовуючи matplotlib, seaborn та pandas. Значення набору даних були зібрані під час медичних оглядів.

Опис даних

Рядки в наборі даних представляють пацієнтів, а стовпці інформацію, як-от вимірювання тіла, результати різних аналізів крові та вибір способу життя. Ви будете використовувати набір даних, щоб дослідити зв’язок між серцевими захворюваннями, розмірами тіла, маркерами крові та вибором способу життя.

Назва файлу: medical_examination.csv

Особливість	Тип змінної	Змінна	Тип значення
Вік	Об'єктивна особливість	age	ціле (дні)
Зріст	Об'єктивна особливість	height	ціле (см)
Вага	Об'єктивна особливість	weight	плаваюче (кг)
Стать	Об'єктивна особливість	gender	категоричний код
Систолічний кров'яний тиск	Особливість обстеження	ap_hi	ціле
Діастолічний кров'яний тиск	Особливість обстеження	ap_lo	ціле
Холестерин	Особливість обстеження	cholesterol	1: нормально, 2: вище норми, 3: значно вище норми
Глюкоза	Особливість обстеження	gluc	1: нормально, 2: вище норми, 3: значно вище норми
Куріння	Суб'єктивна особливість	smoke	двійкове
Вживання алкоголю	Суб'єктивна особливість	alco	двійкове
Фізична активність	Суб'єктивна особливість	active	двійкове
Наявність чи відсутність серцево-судинних захворювань	Цільова змінна	cardio	двійкове

Завдання

Створіть діаграму, подібну до examples/Figure_1.png, де ми покажемо кількість хороших та поганих результатів для змінних cholesterol, gluc, alco, active та smoke для пацієнтів з cardio=1 та cardio=0 на різних панелях.

Використайте дані для виконання наступних завдань у medical_data_visualizer.py:

• Add an overweight column to the data. To determine if a person is overweight, first calculate their BMI by dividing their weight in kilograms by the square of their height in meters. If that value is > 25 then the person is overweight. Use the value 0 for NOT overweight and the value 1 for overweight.
• Normalize the data by making 0 always good and 1 always bad. If the value of cholesterol or gluc is 1, make the value 0. If the value is more than 1, make the value 1.
• Convert the data into long format and create a chart that shows the value counts of the categorical features using seaborn's catplot(). The dataset should be split by 'Cardio' so there is one chart for each cardio value. The chart should look like examples/Figure_1.png.
• Clean the data. Filter out the following patient segments that represent incorrect data:
  • diastolic pressure is higher than systolic (Keep the correct data with (df['ap_lo'] <= df['ap_hi']))
  • height is less than the 2.5th percentile (Keep the correct data with (df['height'] >= df['height'].quantile(0.025)))
  • height is more than the 97.5th percentile
  • weight is less than the 2.5th percentile
  • weight is more than the 97.5th percentile
• Create a correlation matrix using the dataset. Plot the correlation matrix using seaborn's heatmap(). Mask the upper triangle. The chart should look like examples/Figure_2.png.

Кожного разу, коли для змінної встановлено значення None, переконайтеся, що для неї встановлено правильний код.

Для вас складені модульні тести у test_module.py.

Розробка

Для розробки ви можете використати main.py, щоб протестувати свої функції. Натисніть кнопку "run" і main.py запуститься.

Тестування

Ми імпортували тести з test_module.py до main.py для вашої зручності. Тести запустяться автоматично, коли ви натиснете на кнопку «run».

Надсилання

Скопіюйте URL-адресу свого проєкту та відправте її до freeCodeCamp.

--hints--

Проєкт повинен пройти усі тести Python.

--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.