先天性心脏病数据集
该数据集包含2015年至2018年在一家儿科专科医院收集的先天性心脏病儿童患者的临床表格数据,涵盖诊断、检查、治疗及预后等信息,主要用于先天性心脏病的临床研究、疾病模式分析和儿童健康领域的医学数据探索。
基本信息
资源简介
该数据集是一个关于先天性心脏病的临床数据集,收录了2015年至2018年间在Hospital Maria Especialidades Pediátricas(一家儿科专科医院)收集的儿童患者医疗记录。数据内容可能包括患者的基本信息、诊断结果、临床检查指标、治疗过程及预后情况等结构化表格数据。该数据集主要用于先天性心脏病的临床研究、疾病模式分析、风险因素探索以及儿童健康领域的医学数据分析,为儿科心脏病学研究和医疗决策支持提供数据基础。
下载信息
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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("datasmd/congenital-heart-defects-dataset")
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 datasmd/congenital-heart-defects-dataset
unzip congenital-heart-defects-dataset.zip -d congenital-heart-defects-dataset/
数据说明
该数据集是一个关于先天性心脏病的临床数据集,收录了2015年至2018年间在Hospital Maria Especialidades Pediátricas(一家儿科专科医院)收集的儿童患者医疗记录。数据内容可能包括患者的基本信息、诊断结果、临床检查指标、治疗过程及预后情况等结构化表格数据。该数据集主要用于先天性心脏病的临床研究、疾病模式分析、风险因素探索以及儿童健康领域的医学数据分析,为儿科心脏病学研究和医疗决策支持提供数据基础。
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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