预期寿命的影响因素分析

摘要：根据各个国家从2001年到2015年的数据设计程序，进行分析，结合学习到的GUI知识和数据分析的知识，设计直观的页面，展现世界各国预期寿命的现状，揭示影响预期寿命的主要因素。

一、研究目标

通过分析不同国家预期寿命的变化图，结合预期寿命与其他指标的散点图进行相关性分析，探讨影响预期寿命的主要因素。

二、总体设计

1. 程序模块图

2. GUI页面

三、程序设计介绍

1. 数据部分：读入数据集——名为Life Expectancy Datan的csv文件（使用之前已经将英文翻译成中文），创建dataframe对象，进行数据清洗和数据提取。数据清洗主要是去重，另外有将近10个国家只有一条数据，因此删除这些残缺的数据。提取国家名称和指标名称放入列表，并筛选2014年的国家数据，在分为发达国家和发展中国家两类。读入txt文件的简介。

2. 国家数据展示：使用Listbox控件展示每个国家从2000年到2015年的数据，通过Combobox控件选择国家进行翻页。

3. 预期寿命折线图绘制：获取此时第一个Combobox内的国家名称，用loc方法提取数据，绘制预期寿命的折线图，并在主页面展现。

4. 各指标分析图表绘制：通过第二个Combobox控件选择指标名称，调动paint函数，paint函数同时调动两个函数绘制折线图和散点图，并在主页面展现。

5. 其他图表：通过两个button分别调动两个函数，绘制2014年发展中国家和发达国家的预期寿命分布图。

6. GUI页面设计：在调动上述提到的函数和控件的同时，通过label和txt控件实时更新当前所选国家的发展程度和具体指标的数据简介。

四、数据可视化和结论

1. 预期寿命呈现递增趋势

以发展中国家古巴为例，从2000年到2015年的预期寿命变化图显示，该国预期寿命呈现递增趋势。美国曾对古巴实行了长达几十年的经济封锁，但古巴的预期寿命仍然呈现递增趋势，可以从中窥见整个世界的预期寿命应当也是呈递增趋势。

2.经济发展水平是根本性因素

发达国家预期寿命主要分布在80岁及以上的年龄段，而发展中国家主要分布在60-80之间，特别是集中在70岁左右。发达国家经济发展水平高，社会福利较好，生活质量较高，医疗水平和国民素质普遍较高，而这一切的根本因素在于经济，可见经济因素是影响预期寿命的根本因素。

3. 成人死亡率很大程度上决定了预期寿命。

成人死亡率指的是每千人口中15至60岁人口死亡的人数。从图中可以看到，成人死亡率越低的国家其预期寿命一般越高。其实这很好理解，因为一般来讲人口中成人是占比最大的人群。因此，成人死亡率一定程度上就决定了预期寿命的高低。

4. 医疗水平对预期寿命影响较大，疾病预防与预期寿命相关性大。

前面几个图表指的均是1岁儿童对该疾病的疫苗接种率，可以明显看出，疫苗接种率越高的国家，其预期寿命一般也越高。疫苗接种率基本上可以说明这个国家基础医疗的水平，因此医疗水平越高的国家，预期寿命一般也越高。

下面的散点图也可以表明这一点。

适量饮酒是有利于身体健康的，但过量饮酒对身体的损伤就比较大。尽管发达国家酒精消费量较大，但是可以看到预期寿命并不低。我认为也是因为经济发展水平高、医疗水平较好的关系。

与酒精消费这个图相似的是预期寿命和BMI的散点图。WHO关于BMI指数也就是体重指数的标准在下面这张图可以看到。然后结合这张散点图可以看到现在世界上肥胖问题还是挺严重的。其实肥胖本身就是一种病，而且肥胖人群更容易患上糖尿病、高血压、高血脂等疾病。但是这并不意味着他们预期寿命就低。通过下面的图标可以看到，发展中国家平均体重指数在各个数据段都有分布，而且数量也都不少，但发达国家主要是集中在体重指数较高的部分。在相同的体重指数下，发达国家的预期寿命基本比发展中国家要高，因此我认为还是和医疗卫生水平关系较大。当然一定程度上也与饮食文化有一定的关系。

五、亮点

1. 绘制折线图、散点图、柱状图多种图表进行分析，全面直观

2. 用下拉列表配合图表的绘制与及时展现，方便快捷

3. 从python的第三方图像处理库PIL库中导入了image和imageTk模块，在GUI上直接显示图表，更加直观

4. 使用Frame模块，查找并选用了较为美观的色彩和风格，整体布局美观

5. 展示折线图的同时简介实时更新，便于观看者理解

六、反思

1.基础知识掌握不牢固，写程序的时候逻辑容易混乱，完成速度较慢

2.选择的课题题目比较大，也是从宏观上面分析了主要因素，可以更细致的分析，不过需要更多的数据支撑。