印度心脏病风险与预测数据集
印度人群心脏病风险预测数据集，包含风险因素与人口统计学特征。
基本信息
资源简介
印度心脏病风险与预测数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart Attack Risk & Prediction Dataset In India》。源站首次发布：2025-02-25。
【数据内容】
源站原始描述：Cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of death in India, with heart attacks (myocardial infarctions) accounting for a significant portion. India has a higher heart disease burden than many other nations, with cases occurring at younger ages compared to Western countries. This dataset incorporates key medical and lifestyle risk factors such as diabetes, hypertension, obesity, smoking, air pollution exposure, and healthcare access. With a diverse representation across India''s states…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 850.42 KB。
【主题与分类】
主题标签：health、heart conditions。
【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/ankushpanday2/heart-attack-risk-and-prediction-dataset-in-india
使用许可：MIT。
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("ankushpanday2/heart-attack-risk-and-prediction-dataset-in-india")
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 ankushpanday2/heart-attack-risk-and-prediction-dataset-in-india
unzip heart-attack-risk-and-prediction-dataset-in-india.zip -d heart-attack-risk-and-prediction-dataset-in-india/
数据说明
该数据集包含印度人群的心血管健康数据，涵盖风险因素和人口统计学特征，用于心脏病风险预测。
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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