住院患者心律失常出院数据集
2009-2017年心律失常住院患者出院数据的表格数据集。
基本信息
资源简介
住院患者心律失常出院数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Hospital Inpatient Discharge - Dysrhythmia》。源站首次发布：2023-04-06。
【数据内容】
源站原始描述：The Statewide Planning and Research Cooperative System (SPARCS) Inpatient De-identified dataset contains discharge level detail on patient characteristics, diagnoses, treatments, services, and charges. This data contains basic record level detail regarding the discharge; however the data does not contain protected health information (PHI) under Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). The health information is not individually identifiable; all data elements The Statewide Pla…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 136.58 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、health conditions、healthcare、united states、regression、hospitals and treatment centers。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/aryanj10/hospital-inpatient-discharge-dysrhythmia
使用许可：Other (specified in description)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("aryanj10/hospital-inpatient-discharge-dysrhythmia")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d aryanj10/hospital-inpatient-discharge-dysrhythmia
unzip hospital-inpatient-discharge-dysrhythmia.zip -d hospital-inpatient-discharge-dysrhythmia/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
该数据集收集了2009年至2017年因心律失常（Dysrhythmia）住院患者的出院记录，以表格形式呈现，可用于分析心律失常的住院趋势、治疗模式及相关研究。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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