Gratis Macro Referentietabellen: Download Volledige Voedingsdata in CSV en JSON

Of je nu een voedingsapp bouwt, een onderzoeksstudie uitvoert, cliënten coacht, of gewoon een betrouwbare referentie op je bureau wilt hebben, je hebt schone macrodata nodig in een bruikbaar formaat. Overheidsdatabases zijn er wel, maar ze zijn vaak omvangrijk, inconsistent en meer gericht op bureaucraten dan op ontwikkelaars.

Wij hebben een set gratis macro referentietabellen samengesteld met meer dan 500 veelvoorkomende voedingsmiddelen en een complete macronutriëntenanalyse. De data is beschikbaar in zowel CSV- als JSON-formaten, klaar om in een spreadsheet, database, script of applicatie te worden gebruikt. Elke invoer is gecontroleerd aan de hand van primaire bronnen, en de bestanden zijn zo gestructureerd dat je ze direct kunt gebruiken zonder verdere aanpassingen.

Deze pagina beschrijft precies wat er in de tabellen staat, hoe de data is gestructureerd, hoe je deze programmatic kunt laden, en hoe je correcties kunt indienen als je iets vindt dat moet worden bijgewerkt.

Wat Is Inbegrepen

De macro referentietabellen bevatten 500+ van de meest geconsumeerde voedingsmiddelen, verdeeld over zeven hoofdcategorieën. Voor elk voedingsmiddel krijg je:

• Voedselnaam — de standaard Engelse naam die in de voedingswetenschap wordt gebruikt
• Categorie — een van de zeven hoofdcategorieën (meer hierover hieronder)
• Subcategorie — een specifiekere indeling binnen de hoofdcategorie
• Portiegrootte beschrijving — een leesbare portiegrootte (bijv. "1 middelgrote banaan", "1 kop gekookt")
• Portiegewicht in grammen — het gram-equivalent van die portiegrootte
• Calorieën — totale energie in kilocalorieën (kcal)
• Eiwit — grammen eiwit per portie
• Totaal vet — grammen totaal vet per portie
• Verzadigd vet — grammen verzadigd vet per portie
• Totaal koolhydraten — grammen totaal koolhydraten per portie
• Voedingsvezels — grammen voedingsvezels per portie
• Suiker — grammen totale suikers per portie
• Natrium — milligram natrium per portie

Elke waarde wordt gerapporteerd per de vermelde portiegrootte, niet per 100 gram. We hebben deze aanpak gekozen omdat portie-gebaseerde data is wat de meeste mensen daadwerkelijk nodig hebben bij het bijhouden van maaltijden, het opstellen van maaltijdplannen of het weergeven van voedingsinformatie in een interface. Als je waarden per 100 g nodig hebt, is het eenvoudig om te delen door het portiegewicht en te vermenigvuldigen met 100.

De tabellen bevatten geen micronutriënten behalve natrium en vezels. Voor volledige micronutriëntenprofielen (vitaminen, mineralen, aminozuren) zie de sectie over Nutrola's API aan het einde van dit artikel — daar vind je de gedetailleerde data.

Gegevensformaat Specificaties

CSV-formaat

Het CSV-bestand maakt gebruik van UTF-8 codering met een header rij. Velden zijn door komma's gescheiden en tekstvelden zijn tussen aanhalingstekens geplaatst. Hier is hoe de structuur eruitziet:

food_name,category,subcategory,serving_description,serving_weight_g,calories_kcal,protein_g,total_fat_g,saturated_fat_g,total_carbs_g,fiber_g,sugar_g,sodium_mg
"Chicken Breast, boneless skinless, cooked","Proteins","Poultry","1 breast (170g)",170,284,53.4,6.2,1.7,0.0,0.0,0.0,126
"Atlantic Salmon, cooked","Proteins","Fish & Seafood","1 fillet (154g)",154,280,39.3,12.4,2.5,0.0,0.0,0.0,109
"Brown Rice, cooked","Grains & Starches","Whole Grains","1 cup (195g)",195,216,5.0,1.8,0.4,44.8,3.5,0.7,10
"Banana, raw","Fruits","Tropical Fruits","1 medium (118g)",118,105,1.3,0.4,0.1,27.0,3.1,14.4,1

Het CSV-bestand is compatibel met Microsoft Excel, Google Sheets, LibreOffice Calc, Apple Numbers en elke programmeertaal met CSV-parsing ondersteuning. Geen speciale configuratie is nodig — open het bestand en het zal correct worden geparsed.

JSON-formaat

Het JSON-bestand bevat een array van objecten, één per voedingsmiddel. De structuur weerspiegelt de CSV-velden:

{
  "version": "1.4.0",
  "generated": "2026-03-12",
  "source": "Nutrola Macro Reference Tables",
  "record_count": 527,
  "foods": [
    {
      "food_name": "Chicken Breast, boneless skinless, cooked",
      "category": "Proteins",
      "subcategory": "Poultry",
      "serving_description": "1 breast (170g)",
      "serving_weight_g": 170,
      "nutrients": {
        "calories_kcal": 284,
        "protein_g": 53.4,
        "total_fat_g": 6.2,
        "saturated_fat_g": 1.7,
        "total_carbs_g": 0.0,
        "fiber_g": 0.0,
        "sugar_g": 0.0,
        "sodium_mg": 126
      }
    }
  ]
}

Het JSON-bestand bevat metadata-velden op het hoogste niveau: een versie-string voor het bijhouden van updates, de generatie datum, de naam van de bron en het totale record aantal. Dit maakt het eenvoudig om te verifiëren of je de nieuwste versie hebt en om update-controle logica in je applicaties te bouwen.

Numerieke waarden worden opgeslagen als getallen, niet als strings. Null-waarden verschijnen niet — als een nutriëntwaarde onbekend is, wordt het voedingsmiddel uitgesloten van de dataset in plaats van opgenomen met ontbrekende data. Dit was een bewuste keuze om de data schoon te houden en stille fouten in berekeningen te vermijden.

Veldbeschrijvingen

Hier is een gedetailleerde uitsplitsing van elk veld, inclusief eenheden, verwachte bereiken en randgevallen:

Veld	Type	Eenheid	Beschrijving
food_name	string	—	Standaard Engelse naam. Inclusief bereidingswijze waar relevant (bijv. "gekookt", "rauw", "gedroogd").
category	string	—	Een van de zeven hoofdcategorieën. Zie de sectie over categorieën hieronder.
subcategory	string	—	Een specifiekere indeling. Bijvoorbeeld, binnen "Eiwitten" vind je "Vogels", "Rood Vlees", "Vis & Zeevruchten", "Peulvruchten" en "Eieren".
serving_description	string	—	Een leesbare portiegrootte. Bevat altijd het gramgewicht tussen haakjes.
serving_weight_g	number	grams	Het numerieke gramgewicht van de portie. Gehele waarden voor de meeste items, één decimaal voor items waar precisie belangrijk is.
calories_kcal	number	kcal	Totale energie. Berekend met behulp van het Atwater-systeem (4 kcal/g eiwit, 4 kcal/g koolhydraten, 9 kcal/g vet).
protein_g	number	grams	Totaal eiwit. Eén decimaal precisie.
total_fat_g	number	grams	Totaal vet inclusief verzadigd, enkelvoudig onverzadigd en meervoudig onverzadigd.
saturated_fat_g	number	grams	Alleen verzadigde vetzuren.
total_carbs_g	number	grams	Totaal koolhydraten inclusief vezels en suikers.
fiber_g	number	grams	Totale voedingsvezels (oplosbaar + onoplosbaar).
sugar_g	number	grams	Totale suikers (natuurlijk voorkomende + toegevoegde). De dataset scheidt geen toegevoegde suikers van natuurlijke suikers.
sodium_mg	number	milligrams	Natriumgehalte. Let op dat dit milligrammen zijn, niet grammen, in tegenstelling tot de andere nutriëntvelden.

Een paar opmerkingen over precisie: alle nutriëntwaarden zijn afgerond op één decimaal. Dit komt overeen met het precisieniveau van de onderliggende brondata. Rapporteren van meer decimalen zou een valse mate van nauwkeurigheid impliceren — de samenstelling van voedsel varieert van nature met 5-15% afhankelijk van groeiomstandigheden, diersoorten en bereidingsmethoden.

Voedselcategorieën

De 500+ voedingsmiddelen zijn georganiseerd in zeven hoofdcategorieën, elk met meerdere subcategorieën:

Eiwitten

Ongeveer 95 vermeldingen die vogels (kipfilet, dij, kalkoen, gemalen kalkoen), rood vlees (rundvlees, gemalen rundvlees met verschillende vetpercentages, varkenshaas, lam), vis en zeevruchten (zalm, tonijn, garnalen, kabeljauw, tilapia, sardines), eieren (heel, eiwitten, roerei) en plantaardige eiwitten (tofu, tempeh, seitan, edamame) dekken. Peulvruchten zoals linzen, kikkererwten en zwarte bonen zijn hier opgenomen in plaats van bij granen omdat hun primaire voedingsrol eiwitlevering is.

Granen en Zetmeel

Ongeveer 80 vermeldingen die volle granen (bruine rijst, havermout, quinoa, gerst, bulgur), verfijnde granen (witte rijst, wit brood, pasta), zetmeelrijke groenten (aardappelen, zoete aardappelen, maïs) en veelvoorkomende graanproducten (tortilla's, bagels, crackers, couscous) dekken. Zowel gekookte als droge waarden worden gegeven voor granen waar het onderscheid belangrijk is.

Fruit

Ongeveer 65 vermeldingen die veelvoorkomende verse vruchten (appels, bananen, sinaasappels, aardbeien, bosbessen, druiven), tropische vruchten (mango's, ananas, papaja, kiwi), gedroogde vruchten (rozijnen, dadels, gedroogde abrikozen, veenbessen) en bevroren vruchten dekken. Alle verse fruitvermeldingen zijn voor het rauwe, eetbare deel — zaden, schillen en pitten zijn uitgesloten van het portiegewicht waar van toepassing.

Groenten

Ongeveer 85 vermeldingen die bladgroenten (spinazie, boerenkool, romaine, rucola), kruisbloemige groenten (broccoli, bloemkool, spruitjes, kool), wortelgroenten (wortelen, bieten, knolraap, radijs), alliums (uien, knoflook), nachtschades (tomaten, paprika's, aubergine) en andere veelvoorkomende groenten (komkommer, selderij, courgette, champignons, asperges) dekken. Zowel rauwe als gekookte waarden worden gegeven voor groenten waar koken de voedingsdichtheid per portie aanzienlijk verandert.

Zuivel en Alternatieven

Ongeveer 70 vermeldingen die melk (vol, 2%, magere en plantaardige melk), yoghurt (Griekse, gewone, gearomatiseerde, plantaardige), kaas (cheddar, mozzarella, feta, cottage cheese, roomkaas, parmezaan), boter, room en veelvoorkomende zuivelalternatieven (amandelmelk, havermelk, sojamelk, kokos yoghurt) dekken. Plantaardige melk en yoghurt worden hier gegroepeerd in plaats van in een aparte categorie omdat gebruikers ze doorgaans als directe vervangers gebruiken.

Snacks en Verwerkte Voedingsmiddelen

Ongeveer 75 vermeldingen die noten en zaden (amandelen, walnoten, pinda's, chiazaad, lijnzaad, zonnebloempitten), notenboters (pindakaas, amandelboter), veelvoorkomende snacks (pretzels, popcorn, granenrepen, eiwitrepen, trail mix, chips, pure chocolade), spreads en sauzen (hummus, guacamole, salsa, mayonaise, olijfolie, honing) en andere vaak bijgehouden items zoals eiwitpoeder en energieballetjes dekken.

Dranken

Ongeveer 60 vermeldingen die sappen (sinaasappelsap, appelsap, cranberrysap), frisdranken (cola, citroen-limoensoda, gemberbier), sport- en energiedranken, koffiedranken (zwarte koffie, latte, cappuccino, mocha met verschillende melksoorten), smoothie-bases, alcoholische dranken (bier, wijn, sterke dranken) en veelvoorkomende toevoegingen (room, suiker, gearomatiseerde siropen) dekken. Water is niet opgenomen omdat het geen macronutriënten bevat.

De Data Programmatic Gebruiken

Het hele punt van het aanbieden van CSV- en JSON-formaten is dat je deze data direct in je code kunt laden. Hier zijn werkende voorbeelden in Python en JavaScript.

Python: De CSV Laden

import csv

def load_macro_table(filepath):
    foods = []
    with open(filepath, newline='', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            # Converteer numerieke velden van strings
            for key in ['serving_weight_g', 'calories_kcal', 'protein_g',
                        'total_fat_g', 'saturated_fat_g', 'total_carbs_g',
                        'fiber_g', 'sugar_g', 'sodium_mg']:
                row[key] = float(row[key])
            foods.append(row)
    return foods

foods = load_macro_table('macro_reference_table.csv')

# Vind alle voedingsmiddelen in een categorie
proteins = [f for f in foods if f['category'] == 'Proteins']
print(f"Gevonden {len(proteins)} eiwitbronnen")

# Vind de hoogste eiwitvoedingsmiddelen per calorie
foods_sorted = sorted(foods, key=lambda f: f['protein_g'] / max(f['calories_kcal'], 1), reverse=True)
print("\nTop 10 voedingsmiddelen op basis van eiwitdichtheid (g eiwit per kcal):")
for f in foods_sorted[:10]:
    ratio = f['protein_g'] / f['calories_kcal']
    print(f"  {f['food_name']}: {ratio:.3f} g/kcal ({f['protein_g']}g eiwit, {f['calories_kcal']} kcal)")

Python: De JSON Laden

import json

def load_macro_json(filepath):
    with open(filepath, encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    print(f"Gelaagd {data['record_count']} voedingsmiddelen (versie {data['version']})")
    return data['foods']

foods = load_macro_json('macro_reference_table.json')

# Bouw een lookup-dictionary op basis van de voedselnaam
lookup = {f['food_name'].lower(): f for f in foods}

# Snelle lookup
chicken = lookup.get('chicken breast, boneless skinless, cooked')
if chicken:
    n = chicken['nutrients']
    print(f"Kipfilet per portie ({chicken['serving_description']}):")
    print(f"  Calorieën: {n['calories_kcal']} kcal")
    print(f"  Eiwit: {n['protein_g']}g")
    print(f"  Vet: {n['total_fat_g']}g")
    print(f"  Koolhydraten: {n['total_carbs_g']}g")

JavaScript: De JSON Laden

// Node.js
const fs = require('fs');

function loadMacroTable(filepath) {
  const raw = fs.readFileSync(filepath, 'utf-8');
  const data = JSON.parse(raw);
  console.log(`Gelaagd ${data.record_count} voedingsmiddelen (versie ${data.version})`);
  return data.foods;
}

const foods = loadMacroTable('macro_reference_table.json');

// Groepeer voedingsmiddelen per categorie
const byCategory = {};
for (const food of foods) {
  if (!byCategory[food.category]) {
    byCategory[food.category] = [];
  }
  byCategory[food.category].push(food);
}

// Print samenvatting
for (const [category, items] of Object.entries(byCategory)) {
  console.log(`${category}: ${items.length} voedingsmiddelen`);
}

// Vind voedingsmiddelen met weinig calorieën en veel vezels
const highFiber = foods
  .filter(f => f.nutrients.fiber_g >= 5 && f.nutrients.calories_kcal <= 200)
  .sort((a, b) => b.nutrients.fiber_g - a.nutrients.fiber_g);

console.log('\nVoedingsmiddelen met veel vezels en weinig calorieën:');
highFiber.slice(0, 10).forEach(f => {
  console.log(`  ${f.food_name}: ${f.nutrients.fiber_g}g vezels, ${f.nutrients.calories_kcal} kcal`);
});

JavaScript: De CSV Laden in de Browser

// Browser-gebaseerde CSV-parsing (geen afhankelijkheden)
async function loadMacroCSV(url) {
  const response = await fetch(url);
  const text = await response.text();
  const lines = text.split('\n').filter(line => line.trim());
  const headers = parseCSVLine(lines[0]);

  return lines.slice(1).map(line => {
    const values = parseCSVLine(line);
    const obj = {};
    headers.forEach((header, i) => {
      obj[header] = isNaN(values[i]) ? values[i] : parseFloat(values[i]);
    });
    return obj;
  });
}

function parseCSVLine(line) {
  const result = [];
  let current = '';
  let inQuotes = false;
  for (const char of line) {
    if (char === '"') { inQuotes = !inQuotes; }
    else if (char === ',' && !inQuotes) { result.push(current.trim()); current = ''; }
    else { current += char; }
  }
  result.push(current.trim());
  return result;
}

// Gebruik
const foods = await loadMacroCSV('/data/macro_reference_table.csv');
console.log(`Gelaagd ${foods.length} voedingsmiddelen`);

Deze voorbeelden demonstreren de meest voorkomende bewerkingen: het laden van de data, zoeken en filteren, groeperen per categorie en sorteren op voedingsdichtheid. De datastructuren zijn opzettelijk eenvoudig zodat je geen speciale bibliotheken nodig hebt om ermee te werken.

Gegevensbronnen

De macro referentietabellen zijn samengesteld uit de volgende primaire bronnen:

USDA SR Legacy Database. De USDA Standard Reference Legacy database is de basisdataset voor de samenstelling van voedsel in de VS. Het bevat laboratorium-geanalyseerde voedingsdata voor meer dan 7.600 voedingsmiddelen. Onze tabellen gebruiken SR Legacy als primaire bron voor generieke/ongebouwde voedingsmiddelen. We hebben SR Legacy gekozen boven de nieuwere FoodData Central FNDDS omdat SR Legacy-waarden breder gevalideerd en geciteerd zijn in voedingsonderzoek.

USDA FoodData Central. Voor voedingsmiddelen die niet in SR Legacy zijn opgenomen, met name nieuwere voedingsmiddelen en bijgewerkte waarden, verwijzen we naar de Foundation Foods en Survey Foods datasets van FoodData Central.

Internationale voedsel samenstellingsdatabases. Voor voedingsmiddelen die wereldwijd worden geconsumeerd maar mogelijk niet in Amerikaanse databases voorkomen, cross-referencen we gegevens van de samenstellingstabellen van Public Health England's McCance en Widdowson, de NUTTAB van Food Standards Australia New Zealand (FSANZ), de Canadian Nutrient File (CNF) en de Deense Voedsel Samenstellingsdatabase (Frida). Dit is vooral relevant voor tropische vruchten, regionale granen en bereidingsmethoden die buiten de VS gebruikelijk zijn.

Fabrikantdata. Voor verwerkte en merkproducten in de snacks en dranken categorieën verwijzen we naar de voedingswaardepanelen die door fabrikanten worden verstrekt. Waar fabrikantdata in conflict is met laboratoriumanalyse, noteren we de discrepantie en geven we de voorkeur aan de laboratoriumwaarden.

Alle waarden zijn gecontroleerd aan de hand van ten minste twee onafhankelijke bronnen. Waar bronnen meer dan 10% van elkaar verschillen, hebben we de oorzaak onderzocht (meestal verschillende bereidingsmethoden of variëteiten) en de waarde geselecteerd die het meest representatief is voor hoe het voedsel typisch wordt geconsumeerd.

De dataset is versiegebonden. De huidige versie is 1.4.0, voor het laatst bijgewerkt in maart 2026. We werken de tabellen ongeveer elk kwartaal bij om correcties op te nemen, aangevraagde voedingsmiddelen toe te voegen en eventuele significante wijzigingen in de bron-databases weer te geven.

Hoe Correcties Indienen

Voedingsdata is van nature imperfect. De samenstelling van voedsel varieert per regio, seizoen, variëteit en bereidingswijze. Als je een fout vindt of een correctie hebt die door een betrouwbare bron wordt ondersteund, willen we dat graag horen.

Er zijn drie manieren om correcties in te dienen:

GitHub Issues. De macro referentietabellen worden gehost in een openbare GitHub-repository. Open een issue met de voedselnaam, het veld waarvan je denkt dat het onjuist is, de huidige waarde, de waarde die je denkt dat correct is, en een link naar je bron. We bekijken issues wekelijks.

E-mail. Stuur correcties naar data@nutrola.com met dezelfde informatie: voedselnaam, veld, huidige waarde, voorgestelde waarde en bron. We reageren binnen vijf werkdagen.

Pull requests. Als je vertrouwd bent met Git, kun je de repository forkeren, het CSV- of JSON-bestand rechtstreeks bewerken en een pull request indienen. Vermeld je bron in de PR-beschrijving. We zullen correcties beoordelen en samenvoegen die worden ondersteund door betrouwbare data.

We accepteren geen inzendingen voor merk- of propriëtaire producten via dit proces. Deze worden afgehandeld via de hoofdvoedsel database pipeline van Nutrola, die zijn eigen verificatieworkflow heeft.

Integratie met Nutrola's API voor Real-Time Data

De downloadbare macro referentietabellen zijn een statische snapshot — geweldig voor offline gebruik, ingebedde applicaties, educatief materiaal en snelle opzoekingen. Maar als je real-time voedingsdata op grote schaal nodig hebt, biedt Nutrola's Nutrition Data API alles in deze tabellen en nog veel meer.

De API dekt meer dan 3 miljoen voedselvermeldingen (vergeleken met 500+ in de referentietabellen), omvat volledige micronutriëntenprofielen met 70+ nutriënten per item, ondersteunt barcode-scanning, tekstzoekopdrachten en autocomplete, en levert data voor merkproducten uit 47 landen. Het zijn dezelfde gegevens die de Nutrola-app aandrijven, die dagelijks door meer dan 2 miljoen mensen wordt gebruikt.

Voor ontwikkelaars: de API is RESTful, retourneert JSON en biedt een gratis laag met 500 verzoeken per dag — genoeg voor prototyping en persoonlijke projecten. Betaalde niveaus schalen naar miljoenen verzoeken. Je kunt de volledige documentatie vinden op api.nutrola.com/docs.

Voor onderzoekers en instellingen: we bieden academische licenties met verhoogde limieten en bulk exportmogelijkheden. Neem contact op met research@nutrola.com voor details.

De macro referentietabellen en de API vullen elkaar aan. Gebruik de tabellen voor offline werk, ingebedde datasets en situaties waarin je een zelfvoorzienend bestand nodig hebt. Gebruik de API wanneer je breedte, diepte, real-time updates en zoekfunctionaliteit nodig hebt.

Veelgestelde Vragen

Hoe vaak worden de macro referentietabellen bijgewerkt?

We werken de tabellen ongeveer elk kwartaal bij. Elke release krijgt een nieuw versienummer (de huidige versie is 1.4.0). Updates omvatten correcties die door gebruikers zijn ingediend, toevoegingen van veelgevraagde voedingsmiddelen en aanpassingen wanneer onze bron-databases herziene waarden publiceren. Het JSON-bestand bevat de versie en generatie datum in zijn metadata, zodat je programmatic kunt controleren of je de nieuwste versie hebt.

Mag ik deze data gebruiken in mijn commerciële applicatie?

Ja. De macro referentietabellen zijn vrijgegeven onder een Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) licentie. Je kunt de data gebruiken, aanpassen en herdistribueren in zowel persoonlijke als commerciële projecten zolang je maar attributie geeft. Een link naar nutrola.com of een vermelding van "Nutrola Macro Reference Tables" in je datacredits is voldoende. Je hoeft geen toestemming te vragen of een vergoeding te betalen.

Waarom alleen 500+ voedingsmiddelen en niet de volledige Nutrola-database?

De referentietabellen zijn ontworpen als een praktische, hoogwaardige subset van de meest geconsumeerde voedingsmiddelen. Het dekken van 500+ items in zeven categorieën behandelt ongeveer 90% van wat mensen dagelijks eten in de meeste landen. Uitbreiden naar 3 miljoen vermeldingen zou de bestanden onhandelbaar maken voor veel gebruiksgevallen (de volledige database overschrijdt 2 GB). Als je de volledige dataset nodig hebt, biedt de Nutrola API toegang tot alles.

Zijn de waarden per portie of per 100 gram?

Per portie. Elke invoer bevat een portiebeschrijving (bijv. "1 middelgrote appel (182g)") en het bijbehorende gramgewicht, zodat je eenvoudig kunt converteren naar waarden per 100 g door elke nutriëntwaarde te delen door het portiegewicht en te vermenigvuldigen met 100. We hebben gekozen voor waarden per portie omdat deze nuttiger zijn voor maaltijdtracking, maaltijdplanning en klantgerichte applicaties.

Hoe converteer ik de data naar waarden per 100 g?

Vermenigvuldig elke nutriëntwaarde met 100 en deel door het veld serving_weight_g. Bijvoorbeeld, als een kipfiletportie van 170g 53.4g eiwit bevat, is de waarde per 100g eiwit (53.4 * 100) / 170 = 31.4g. Hier is een snelle Python-functie:

def per_100g(food, nutrient_field):
    """Converteer een per-portie nutriëntwaarde naar per-100g."""
    serving_weight = food['serving_weight_g']
    if serving_weight == 0:
        return 0
    return round(food[nutrient_field] * 100 / serving_weight, 1)

Wat moet ik doen als een voedingsmiddel dat ik nodig heb niet in de tabel staat?

Controleer eerst of er een vergelijkbaar voedingsmiddel bestaat onder een andere naam — gebruik de zoekfunctie van je teksteditor of een eenvoudig script om het food_name-veld te doorzoeken. Als het voedingsmiddel echt niet is opgenomen, heb je twee opties: dien een verzoek in via onze GitHub-repository (we prioriteren toevoegingen op basis van vraag), of gebruik Nutrola's API die meer dan 3 miljoen voedingsmiddelen dekt en veel waarschijnlijker heeft wat je nodig hebt. Voor eenmalige opzoekingen laat de Nutrola-app je ook de volledige database gratis doorzoeken.