數說：在麥當勞吃三餐是什麼樣的後果？
本文嘗試對Kaggle中提供的一份「麥當勞菜單中的各類食品的營養成分表」進行數據分析，初步回答頁面中的一個問題，並做一些延伸討論。
Inspiration
How many calories does the average McDonalds value meal contain?
平均下來，每頓麥當勞大概含有多少卡路里？
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1.導入數據
下載數據集，解壓後得到名為「menu」的.csv文件，腳本輸入代碼：
library(readr)
menu <- read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/menu.csv")
成功導入相應數據：
腳本輸入代碼：
menu #顯示數據
class(menu)#數據類型顯示
dim(menu)#查看變數的維數
由圖可知，本數據集是一個data.frame類型的對象，包含260條數據記錄、24個變數。
2.數據處理
本次數據分析的目標是：計算平均每頓麥當勞的卡路里數。對於以上問題，我們需要的變數應該為：每種餐品對應的卡路里數。
從表中目測可知，餐品類別有一下9組：Breakfast（早餐）、Beef & Pork（牛肉和豬肉）、Chicken & Fish（雞肉和魚）、Salads（沙拉）、Snacks & Sides（小吃和麵包）、Desserts（甜點）、Beverages（飲料）、Coffee & Tea（咖啡和茶）、Smoothies & Shakes（冰沙和奶昔）。因此，我們首先計算出每個類別的餐品所提供的卡路里數：
腳本輸入代碼：
food<-menu
MCfood <- select(food,Category,Calories) #篩選變數列表
by_Category <- group_by(MCfood, Category) #將Category進行分組
by_Category #顯示by_Category數據表
3.數據計算
接著輸入代碼：
Category_sum <- summarise(by_Category, count = n(),#統計各分組的數量
mean_calories = mean(Calories, na.rm = TRUE))#計算每組平均卡路里數
Category_sum <- arrange(Category_sum , desc(mean_calories)) #按照卡路里數降序排列
Category_sum #顯示Category_sum 表數據
由上述數據，可以繪製出餐品熱量排名圖，腳本輸入代碼：
ggplot(Category_sum ,aes(x =reorder(Category,mean_calories),y = mean_calories))+
geom_bar(stat = "identity",fill = "#B4EEB4",colour = "#BFFFFF",width_=0.68) #繪製柱形圖
由上圖可以清楚地看出各類餐品的熱量由由高到低，排名依次為Chicken & Fish（雞肉和魚）、Smoothies & Shakes、Breakfast（早餐）、Beef & Pork（牛肉和豬肉）、Coffee & Tea（咖啡和茶）、Salads（沙拉）、Snacks & Sides（小吃和麵包）、Desserts（甜點）、Beverages（飲料）。
按照本人的飲食習慣，選擇的午餐的搭配通常為肉類、主食、甜點、飲品。所以，固定主食和甜點不變，我可以選擇的剩餘組合是Beef & Pork、Beverages；Beef & Pork、Coffee & Tea；Beef & Pork、Smoothies & Shakes；Chicken & Fish、Beverages；Chicken & Fish、Coffee & Tea；Chicken & Fish、Smoothies & Shakes，共計6種組合。分別計算各組合的卡路里量：
sum(245.8,222.1)#固定主食和甜點的卡路里數
sum1<-sum(245.8,222.1)
a<-sum(494.0,113.7,sum1)#加上Beef & Pork、Beverages的總卡路里數
b<-sum(494.0,283.9,sum1)#加上Beef & Pork、Coffee & Tea的總卡路里數
c<-sum(494.0,531.4,sum1)#加上Beef & Pork、Smoothies & Shakes的總卡路里數
d<-sum(553.0,113.7,sum1)#加上Chicken & Fish、Beverages的總卡路里數
e<-sum(553.0,283.9,sum1)#加上Chicken & Fish、Coffee & Tea的總卡路里數
f<-sum(553.0,531.4,sum1)#加上Chicken & Fish、Smoothies & Shakes的總卡路里數
mean1<-c(a,b,c,d,e,f)
lunch=mean(mean1)
lunch
而本人晚餐的組合一般為肉類、主食、飲品，固定主食不變，所選的組合依舊為Beef & Pork、Beverages；Beef & Pork、Coffee & Tea；Beef & Pork、Smoothies & Shakes；Chicken & Fish、Beverages；Chicken & Fish、Coffee & Tea；Chicken & Fish、Smoothies & Shakes，共計6種組合。所以，只需將午餐卡路里平均攝入量減去甜點的222.1，即為晚餐平均卡路里攝入量。輸入代碼：
dinner=lunch-222.1
dinner
綜上所述，本人在麥當勞早、中、晚餐的卡路里攝入量分別為526.6、1301.1、1079。
我們餅圖來表示上述結果，腳本輸入代碼：
meal<-c("breakfast","lunch","dinner")
Calories<-c(526.6,1301.1,1079)
meal_data<-data.frame(meal,Calories)
colnames(meal_data)<-c(meal,Calories)
ggplot(meal_data ,aes(x =meal,y = Calories))+
geom_bar(stat = "identity",fill = "#B4EEB4",colour = "#BFFFFF",width_=0.68)+coord_polar(theta = "x")
接下來，我們再計算一下平均每頓攝入卡路里數為：
meal_mean=c(526.6,lunch,dinner)
mean(meal_mean)
meal_sum=sum(526.6,lunch,dinner)
meal_sum
從上圖可知，本人在麥當勞一天攝入平均卡路里為2906.6！！！！！！
我因此從網上查詢了每日需要卡路里的計算方法：
[(10 × 體重) ＋ (6.25 × 身高) - (5 × 年齡) - 161]*活動量，活動量為1.1-1.3不等。
代入體重51、身高165、年齡26，計算得卡路里需求範圍為：1375.3-1625.3。
這告訴我，在麥當勞吃上三餐，相當於攝入了正常兩天所需要的熱量。哎哎哎~管住嘴、邁開腿啊~~~
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