如何高效地从USDA食品数据库中提取特定营养成分的数据，并展示其在不同食物类别中的分布情况？

要高效地从USDA食品数据库中提取特定营养成分的数据，并展示其在不同食物类别中的分布情况，你可以按照以下步骤进行：

参考资源链接：[USDA食品数据库：数据预处理与营养成分分析](https://wenku.csdn.net/doc/62r9uqaqk1?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了必要的Python库，包括`numpy`、`pandas`等。接下来，使用`pandas`库来处理数据，因为它的`DataFrame`对象非常适合处理表格数据，并且提供了大量的数据处理功能。

1. 读取JSON格式的USDA食品数据库文件：

import pandas as pd

with open('path/to/database.json', 'r') as f:
    db = json.load(f)

2. 创建DataFrame以处理营养成分数据：

nutrients_df = pd.DataFrame([item['nutrients'] for item in db])

3. 创建另一个DataFrame以存储食物的元信息：

info_df = pd.DataFrame([item['food'] for item in db])

4. 提取特定营养成分，并筛选出所需的食物类别：

# 假设我们要提取'Carbohydrate'的含量
carb_data = nutrients_df[nutrients_df['nutrient'] == 'Carbohydrate']

# 合并营养成分数据和食物元信息
merged_df = pd.merge(carb_data, info_df, on='id')

5. 进行数据探索，展示特定营养成分在不同食物类别中的分布：

category_distribution = merged_df.groupby('group')['value'].sum().sort_values(ascending=False)

以上代码将会展示不同食物类别中'Carbohydrate'的总含量，并按照含量从高到低排序。你可以使用`%%time`装饰器来测试整个过程的时间效率，以便于进一步优化性能。

如果你希望深入了解如何进行数据清洗、处理和分析，以及如何获取更加复杂的信息，建议参考《USDA食品数据库：数据预处理与营养成分分析》一书。这本书详细介绍了如何使用Python进行数据预处理，并提供了实际操作案例，能够帮助你更好地理解数据结构和分析流程，从而提升你的数据处理技能和效率。

参考资源链接：[USDA食品数据库：数据预处理与营养成分分析](https://wenku.csdn.net/doc/62r9uqaqk1?spm=1055.2569.3001.10343)