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，并做一些延伸討論。
Inspiration
How many calories does the average McDonald's value meal contain?
平均下來，每頓麥當勞大概含有多少卡路里？
1.導入數據
下載數據集，解壓后得到名為“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)#查看變量的維數
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個變量。
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。對于以上問題，我們需要的變量應該為：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（小吃和面包）、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) #篩選變量列表
by_Category <- group_by(MCfood, Category) #將Category進行分組
by_Category #顯示by_Category數據表
由上圖可知，數據表包含260條數據記錄、2個變量，按照category被分為9組。
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
由表中可知，各分組的餐品的平均卡路里量。Breakfast（早餐）為526.6、Beef & Pork（牛肉和豬肉）為494.0、Chicken & Fish（雞肉和魚）為553.0、Salads（沙拉）為270.0、Snacks & Sides（小吃和面包）為245.8、Desserts（甜點）為222.1、Beverages（飲料）為113.7、Coffee & Tea（咖啡和茶）為283.9、Smoothies & Shakes（冰沙和奶昔）為531.4。
由上述數據，可以繪制出餐品熱量排名圖，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) #繪制柱形圖
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，我可以選擇的剩余組合是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
上述六種午餐組合的卡路里攝入分別為1075.6、1245.8、1493.3、1134.6、1304.8、1552.3，由此可以計算出午餐平均攝入卡路里量。繼續輸入代碼：
mean1<-c(a,b,c,d,e,f)
lunch=mean(mean1)
lunch
由上圖可知，午餐攝入卡路里量為1301.1。
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
由圖可知，本人晚餐攝入卡路里為1078.967。
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。平均每頓攝入卡路里數為：
meal_mean=c(526.6,lunch,dinner)
mean(meal_mean)
從圖可知，本人在麥當勞平均每頓攝入卡路里為968.9?。。。。?！
meal_sum=sum(526.6,lunch,dinner)
meal_sum
從圖可知，本人在麥當勞一天攝入平均卡路里為2906.6?。。。。。?/b>
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，計算得卡路里需求范圍為：1375.3-1625.3。
這告訴我，在麥當勞吃上三餐，相當于攝入了正常兩天所需要的熱量。哎哎哎~管住嘴、邁開腿啊~~~
