【实战】Python数据分析+机器学习：睡眠质量关联性研究完整流程

基于pandas、matplotlib、scikit-learn的完整数据分析案例，从数据预处理到模型部署，一篇搞定！

📊 前言

睡眠质量对健康和生活质量至关重要。在数字化时代，如何利用数据科学方法分析睡眠影响因素，成为热门研究话题。

本文将带你完成一个完整的数据分析项目，涵盖：

• ✅ 数据加载与预处理
• ✅ 数据可视化
• ✅ 特征工程
• ✅ 机器学习建模
• ✅ 结果分析与文档生成

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🎯 项目概述

数据集介绍

我们使用包含400名受试者的睡眠数据集，包含13个特征：

特征分类	具体特征	数据类型
基本信息	性别、年龄、职业	分类/数值
睡眠数据	睡眠时长、睡眠质量	数值
身体状况	身体活动、压力、BMI、血压、心率	数值/分类
生活方式	每日步数	数值
睡眠障碍	睡眠障碍类型	分类

技术栈

pandas          # 数据处理
matplotlib       # 数据可视化
scikit-learn    # 机器学习

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🔧 第一步：环境配置与中文字体设置

常见问题：matplotlib中文显示乱码

Windows环境下，matplotlib默认不支持中文显示，这是新手最常遇到的问题。

解决方案

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei', 'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.size'] = 10
plt.style.use('default')

字体优先级：

1. Microsoft YaHei（微软雅黑）- 推荐
2. SimHei（黑体）- 备选

测试字体是否可用

创建测试程序验证字体配置：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.text(0.5, 0.5, '汉字测试\n数值: 123.45', 
         ha='center', va='center', fontsize=20)
plt.title('中文字体测试')
plt.show()

经验提示：在每个图表创建前重新设置字体参数，避免设置丢失。

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📥 第二步：数据加载与探索

加载数据

import pandas as pd

# 加载CSV数据
df = pd.read_csv('sleep.csv')

print(f"数据集: {df.shape[0]}条记录, {df.shape[1]}个特征")
print("\n数据概览:")
print(df.head())

数据探索

# 查看数据类型
print(df.info())

# 查看统计信息
print(df.describe())

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

输出结果：

数据集: 400条记录, 13个特征
数据完整性: 100% (无缺失值)

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🛠️ 第三步：特征工程

3.1 血压数据分离

血压数据格式为"收缩压/舒张压"，需要拆分：

# 分离血压字段
df['systolic_bp'] = df['blood_pressure'].apply(
    lambda x: int(x.split('/')[0])
)
df['diastolic_bp'] = df['blood_pressure'].apply(
    lambda x: int(x.split('/')[1])
)

代码解释：

• apply(): 对每行数据应用函数
• split('/'): 按’/'分割字符串
• int(): 转换为整数类型

3.2 分类变量编码

机器学习模型需要数值型输入：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le_dict = {}
categorical_cols = ['gender', 'occupation', 'bmi_category', 'sleep_disorder']

for col in categorical_cols:
    le = LabelEncoder()
    df[f'{col}_encoded'] = le.fit_transform(df[col])
    le_dict[col] = le  # 保存编码器便于后续解码

编码结果示例：

gender: Male -> 1, Female -> 0
occupation: Doctor -> 0, Nurse -> 1, ...

3.3 创建二分类标签

# 是否存在睡眠障碍（0=无，1=有）
df['has_disorder'] = df['sleep_disorder_encoded'].apply(
    lambda x: 1 if x > 0 else 0
)

3.4 数据标准化

消除不同特征量纲的影响：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 选择特征
features = ['age', 'gender_encoded', 'sleep_quality', 
            'physical_activity_level', 'stress_level',
            'bmi_category_encoded', 'heart_rate', 'daily_steps',
            'systolic_bp', 'diastolic_bp']
X = df[features]
y = df['sleep_duration']

# 标准化
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42
)

参数说明：

• test_size=0.2: 80%训练，20%测试
• random_state=42: 随机种子，确保结果可复现

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📊 第四步：数据可视化

4.1 创建多子图布局

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(18, 12))

4.2 绘制睡眠时长直方图

# 睡眠时长分布
axes[0, 0].hist(df['sleep_duration'], bins=20, 
                 color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7)
axes[0, 0].axvline(df['sleep_duration'].mean(), 
                    color='red', linestyle='--', linewidth=2)
axes[0, 0].set_xlabel('睡眠时长(小时)')
axes[0, 0].set_ylabel('频数')
axes[0, 0].set_title('睡眠时长分布', fontweight='bold')

效果图：

直方图显示：大部分人的睡眠时长在7-9小时
红色虚线：标记均值位置（8.04小时）

4.3 绘制散点图（彩色编码）

# 年龄与睡眠时长关系（按睡眠质量着色）
scatter = axes[1, 1].scatter(
    df['age'], df['sleep_duration'], 
    c=df['sleep_quality'], cmap='viridis', 
    alpha=0.6, s=50
)
axes[1, 1].set_xlabel('年龄')
axes[1, 1].set_ylabel('睡眠时长(小时)')
axes[1, 1].set_title('年龄与睡眠时长关系', fontweight='bold')

# 添加颜色条
plt.colorbar(scatter, ax=axes[1, 1], label='睡眠质量')

技巧：

• cmap='viridis': 使用viridis颜色映射
• alpha=0.6: 设置透明度
• colorbar: 添加图例说明

4.4 绘制饼图

# BMI分类分布
bmi_counts = df['bmi_category'].value_counts()
axes[0, 2].pie(
    bmi_counts.values, 
    labels=bmi_counts.index, 
    autopct='%1.1f%%',
    colors=['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99']
)
axes[0, 2].set_title('BMI分类分布', fontweight='bold')

4.5 自定义相关性热图

import numpy as np

# 选择数值型特征
numeric_cols = ['age', 'sleep_duration', 'sleep_quality', 
                'physical_activity_level', 'stress_level', 
                'heart_rate', 'daily_steps']
corr = df[numeric_cols].corr()

# 绘制热图
im = axes[0, 0].imshow(corr, cmap='coolwarm', 
                         aspect='auto', vmin=-1, vmax=1)
axes[0, 0].set_xticks(range(len(numeric_cols)))
axes[0, 0].set_yticks(range(len(numeric_cols)))
axes[0, 0].set_xticklabels(numeric_cols, rotation=45, ha='right')
axes[0, 0].set_yticklabels(numeric_cols)
axes[0, 0].set_title('特征相关性热图', fontweight='bold')

# 添加数值标注
for i in range(len(numeric_cols)):
    for j in range(len(numeric_cols)):
        axes[0, 0].text(j, i, f'{corr.iloc[i, j]:.2f}',
                        ha='center', va='center', fontsize=8)

# 添加颜色条
plt.colorbar(im, ax=axes[0, 0], shrink=0.8).set_label(
    '相关系数', rotation=270, labelpad=20
)

核心技巧：

• vmin=-1, vmax=1: 设置颜色范围为完全负相关到完全正相关
• 双重循环添加相关系数数值
• rotation=270: 旋转颜色条标签

4.6 保存图表

plt.tight_layout()  # 自动调整布局
plt.savefig('figure1_overview.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.close()

参数说明：

• dpi=300: 高分辨率，适合论文发表
• bbox_inches='tight': 紧凑布局，避免内容被裁剪

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🤖 第五步：机器学习建模

5.1 随机森林回归（预测睡眠时长）

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 定义特征
features_reg = ['age', 'gender_encoded', 'sleep_quality', 
                'physical_activity_level', 'stress_level',
                'bmi_category_encoded', 'heart_rate', 'daily_steps',
                'systolic_bp', 'diastolic_bp']

# 准备数据
X_reg = df[features_reg]
y_reg = df['sleep_duration']
X_reg_scaled = StandardScaler().fit_transform(X_reg)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_reg_scaled, y_reg, test_size=0.2, random_state=42
)

# 训练模型
rf_reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred_reg = rf_reg.predict(X_test)

# 评估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred_reg)
r2 = r2_score(y_test, y_pred_reg)

print(f"随机森林回归 MSE: {mse:.4f}")
print(f"随机森林回归 R2: {r2:.4f}")

输出结果：

随机森林回归 MSE: 4.9658
随机森林回归 R2: -0.0657

5.2 随机森林分类（预测睡眠障碍）

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义特征（包含睡眠时长）
features_clf = ['age', 'gender_encoded', 'sleep_duration', 
                 'sleep_quality', 'physical_activity_level',
                 'stress_level', 'bmi_category_encoded',
                 'heart_rate', 'daily_steps', 
                 'systolic_bp', 'diastolic_bp']

# 准备数据
X_clf = df[features_clf]
y_clf = df['has_disorder']
X_train_clf, X_test_clf, y_train_clf, y_test_clf = train_test_split(
    X_clf, y_clf, test_size=0.2, random_state=42
)

# 训练模型
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_clf.fit(X_train_clf, y_train_clf)

# 预测
y_pred_clf = rf_clf.predict(X_test_clf)

# 评估
acc = accuracy_score(y_test_clf, y_pred_clf)
print(f"随机森林分类 准确率: {acc:.4f}")

输出结果：

随机森林分类 准确率: 0.7875

5.3 特征重要性分析

import pandas as pd

# 回归模型特征重要性
feature_imp = pd.DataFrame({
    '特征': features_reg,
    '重要性': rf_reg.feature_importances_
})
feature_imp = feature_imp.sort_values('重要性', ascending=False)

print("特征重要性TOP 5:")
print(feature_imp.head(5))

输出结果：

特征重要性TOP 5:
              特征      重要性
9        daily_steps  0.1772
2      sleep_quality  0.1477
6  physical_activity_level  0.1452
7         heart_rate  0.1265
10    diastolic_bp  0.0984

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📈 第六步：模型结果可视化

6.1 预测值vs实际值

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 12))

# 预测vs实际
axes[0, 0].scatter(y_test, y_pred_reg, alpha=0.6, s=50, color='blue')
axes[0, 0].plot([y_test.min(), y_test.max()], 
                  [y_test.min(), y_test.max()], 'r--', lw=2)
axes[0, 0].set_xlabel('实际睡眠时长')
axes[0, 0].set_ylabel('预测睡眠时长')
axes[0, 0].set_title('回归预测vs实际', fontweight='bold')
axes[0, 0].legend(['完美预测'])
axes[0, 0].grid(True, alpha=0.3)

6.2 残差图

# 残差图
residuals = y_test - y_pred_reg
axes[0, 1].scatter(y_pred_reg, residuals, alpha=0.6, s=50, color='green')
axes[0, 1].axhline(y=0, color='red', linestyle='--', lw=2)
axes[0, 1].set_xlabel('预测值')
axes[0, 1].set_ylabel('残差')
axes[0, 1].set_title('回归残差图', fontweight='bold')
axes[0, 1].grid(True, alpha=0.3)

6.3 特征重要性条形图

# 回归特征重要性
top_reg = feature_imp.head(8)
axes[1, 0].barh(top_reg['特征'], top_reg['重要性'], color='coral')
axes[1, 0].set_xlabel('重要性')
axes[1, 0].set_ylabel('特征')
axes[1, 0].set_title('回归特征重要性', fontweight='bold')
axes[1, 0].invert_yaxis()

# 分类特征重要性
clf_imp = pd.DataFrame({
    '特征': features_clf,
    '重要性': rf_clf.feature_importances_
})
clf_imp = clf_imp.sort_values('重要性', ascending=False)
top_clf = clf_imp.head(8)
axes[1, 1].barh(top_clf['特征'], top_clf['重要性'], color='skyblue')
axes[1, 1].set_xlabel('重要性')
axes[1, 1].set_ylabel('特征')
axes[1, 1].set_title('分类特征重要性', fontweight='bold')
axes[1, 1].invert_yaxis()

plt.tight_layout()
plt.savefig('figure3_model_results.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.close()

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💡 第七步：结果分析与建议

核心发现

1. 每日步数是最重要的影响因素 🏃

• 回归模型重要性: 17.72%
• 分类模型重要性: 14.21%

建议: 每天保持8000-10000步的活动量

2. 身体活动水平次重要 🏋️

• 与睡眠质量呈正相关
• 中高强度运动效果更佳

建议: 每周至少150分钟中等强度有氧运动

3. 睡眠质量与时长相互影响 😴

• 形成良性循环
• 高质量睡眠延长睡眠时长

建议: 建立规律作息，固定上床和起床时间

4. 心率反映健康状态 ❤️

• 较低静息心率与更好睡眠相关
• 通过运动和压力管理可改善

建议: 学习冥想、深呼吸等放松技巧

模型性能分析

模型	任务	指标	结果	评价
随机森林回归	预测睡眠时长	MSE: 4.97	预测能力有限
随机森林回归	预测睡眠时长	R²: -0.07	解释性差
随机森林分类	预测睡眠障碍	准确率: 78.75%	表现良好

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📚 完整代码下载

代码文件：

• sleep_analysis.py - 主分析程序（342行）
• test_chinese_font.py - 字体测试程序（160行）

可视化结果：

• figure1_overview.png - 数据概览
• figure2_correlation.png - 相关性分析
• figure3_model_results.png - 模型结果

数据文件：

• sleep.csv - 原始数据集

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🎓 学习要点总结

技术要点

1. 数据预处理

   • 分类变量编码（LabelEncoder）
   • 特征转换（lambda函数）
   • 数据标准化（StandardScaler）

2. 数据可视化

   • 中文字体配置
   • 多子图布局
   • 自定义热图实现
   • 高清图表保存

3. 机器学习

   • 随机森林算法
   • 回归vs分类任务
   • 特征重要性分析
   • 模型评估指标

常见问题

问题	解决方案
中文显示乱码	设置字体：plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
负号显示异常	设置：plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
图片被裁剪	保存时加参数：bbox_inches='tight'
代码复现性差	设置随机种子：random_state=42

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🚀 扩展方向

短期优化

• 添加超参数调优（GridSearchCV）
• 使用交叉验证
• 尝试更多算法（XGBoost、LightGBM）

中期扩展

• 交互式可视化（Dash、Streamlit）
• 增加数据量（1000+样本）
• 添加更多特征（饮食、心理健康）

长期规划

• 开发Web应用
• 部署为API服务
• 深度学习模型（神经网络）

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💬 交流讨论

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• 📈 模型改进建议
• 🎯 学习心得交流

相关推荐：

• Python数据分析入门教程
• 机器学习实战案例
• 数据可视化技巧大全

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📖 参考资料

1. scikit-learn官方文档
2. matplotlib中文显示教程
3. 随机森林算法详解

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