探索医学数据：使用Seaborn的成对关系图揭示变量间的关联

在医学研究中，数据可视化是理解复杂数据集、发现潜在关联和制定假设的关键步骤。今天，我们将介绍一种强大的数据可视化工具——Seaborn的成对关系图（Pairplot），并探讨其在医学研究中的应用、作用以及绘制方法。

一、什么是成对关系图？

成对关系图（Pairplot）是一种用于展示数据集中每对变量之间关系的图表。它在一个矩阵中绘制了所有变量对的散点图和每个变量自身的直方图（或核密度估计图）。这种图表非常适合初步探索数据集，帮助研究人员快速识别变量间的潜在关联和分布特征。

二、成对关系图的作用

1. 初步数据探索：在医学研究中，数据集通常包含多个变量，如患者的年龄、性别、生物标志物水平、疾病状态等。成对关系图可以帮助研究人员快速了解这些变量之间的潜在关系。
2. 发现关联：通过观察散点图和直方图，研究人员可以发现变量之间的正相关、负相关或非线性关系，这对于理解疾病机制、制定治疗策略具有重要意义。
3. 数据清洗：成对关系图还可以揭示数据中的异常值、缺失值或分布不均等问题，有助于数据清洗和预处理。

三、使用场景

1. 疾病诊断：通过分析患者的生物标志物水平和疾病状态之间的关系，研究人员可以建立诊断模型，提高诊断的准确性。
2. 治疗效果评估：成对关系图可以帮助研究人员评估不同治疗方法对患者生物标志物水平的影响，从而优化治疗方案。
3. 流行病学研究：在流行病学研究中，成对关系图可以用于分析环境因素、生活方式与疾病风险之间的关系。

四、绘制成对关系图的方法

下面，我们将使用Python的Seaborn库来绘制成对关系图，并展示如何根据疾病状态进行颜色区分。

1. 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据

假设我们有一个名为disease_status.csv的CSV文件，其中包含患者的疾病状态和其他相关变量。

df = pd.read_csv('disease_status.csv')

3. 设置Seaborn样式

# 这里设置了seaborn的绘图风格为 “darkgrid”（带有深色网格线），并设置了绘图的上下文为 “notebook” 环境，同时通过font_scale参数整体放大
# 了字体大小为 1.5 倍。rc参数是一个字典，用于设置坐标轴标签大小为 13，图例字体大小为 13，x 轴和 y 轴刻度标签大小为 12。
sns.set_style("darkgrid",{'axes.facecolor': '.95'})
sns.set_context("notebook", font_scale=1.5,rc={'axes.labelsize': 13, 'legend.fontsize':13, 'xtick.labelsize': 12, 'ytick.labelsize': 12})

4. 绘制基本的成对关系图

# 使用seaborn的pairplot函数创建一个成对关系图，df是要绘制的数据集，height = 2设置了每个子图的高度为 2。这个图会展示数据集中每对变量之间的关系。
ppt = sns.pairplot(df, height=2)
# 对于成对关系图的对角线上的子图（即每个变量自身的直方图），使用map_diag方法应用plt.hist函数来绘制直方图。设置直方图的颜色为#00C07C，
# density=False表示显示频数而不是概率密度，edgecolor="k"设置边框颜色为灰色，bins=10设置直方图的区间数为 10，alpha=0.8设置透明度为 0.8，
# linewidth=0.5设置边框线宽度为 0.5。
ppt = ppt.map_diag(plt.hist, color='#00C07C', density=False, edgecolor='#808080', bins=10, alpha=0.8, linewidth=0.5)
# 对于成对关系图的非对角线上的子图（即变量对之间的散点图），使用map_offdiag方法应用plt.scatter函数来绘制散点图。设置散点的颜色为#00C2C2，
# edgecolor="k"设置边框颜色为黑色，s=30设置点的大小为 30，linewidth=0.25设置边框线宽度为 0.25。
ppt = ppt.map_offdiag(plt.scatter, color='#00C2C2', edgecolor="k", s=30, linewidth=0.25)
# 调整子图之间的垂直间距（hspace）和水平间距（wspace）为 0.05。
plt.subplots_adjust(hspace=0.05, wspace=0.05)
ppt.savefig('MultVars_hist.pdf')

在这个例子中，我们绘制了基本的成对关系图，其中对角线上的子图是直方图，非对角线上的子图是散点图。

5. 根据疾病状态进行颜色区分

ppt = sns.pairplot(df, hue="disease_status", height=2, palette='Set1')
# 再次使用pairplot函数创建成对关系图，但这次通过hue="species"参数根据数据集中的 “species” 列进行颜色区分，height = 2设置子图高度为 2，
# palette ='Set1'设置调色板为 “Set1”。
ppt = ppt.map_diag(sns.kdeplot, lw=1, legend=False)
# 对于非对角线上的子图，和前面类似，使用map_offdiag方法应用plt.scatter函数绘制散点图，设置边框颜色为灰色，点的大小为 30，边框线宽度为 0.2。
ppt = ppt.map_offdiag(plt.scatter, edgecolor='#808080', s=30, linewidth=0.2)plt.subplots_adjust(hspace=0.05, wspace=0.05)ppt.savefig('MultVars_kdeplot.pdf')

在这个例子中，我们根据疾病状态对散点图进行了颜色区分，并使用核密度估计图替换了直方图。这有助于研究人员更直观地理解不同疾病状态下变量之间的关系。

五、总结

成对关系图是医学研究中一种非常有用的数据可视化工具。通过绘制成对关系图，研究人员可以快速了解数据集中变量间的潜在关系，发现关联，评估治疗效果，并优化治疗方案。使用Seaborn库可以方便地绘制这种图表，并根据需要进行自定义和美化。希望本文能帮助医学研究人员更好地利用成对关系图进行数据分析和可视化。

参考文献：Python数据可视化之美

希望这篇文章能够成为您在数据分析和可视化道路上的得力助手。如果您在阅读过程中遇到任何问题，或者对某些主题有更深入探讨的想法，欢迎在评论区留言或者私信，我们会及时回复您。感谢您的阅读，我们下期再见！
同时，欢迎关注公众号 “栋研医数”，我们会持续为您更新更多精彩的数据分析内容，帮助您在医学研究领域不断提升自己的技能和知识。