心脏病数据集-20319

一个包含患者数据的全面性心脏病数据集,用于分析心脏病相关因素。

Bhawesh SinhaBhawesh Sinha
kaggle
2024-05-24 更新
浏览 14
表格data analyticsdata visualizationexploratory data analysisdata cleaningheart conditions
Heart Disease

基本信息

模态
表格
大小
0.000038114 GB
许可
RAIL (specified in description)
创建/更新时间
2024-05-24
版本
v1

资源简介

心脏病数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Heart Disease》。源站首次发布:2024-05-24。

【数据内容】

源站原始描述:Overview The Heart Disease dataset provides comprehensive medical data related to cardiovascular conditions. It contains various attributes that can help predict the presence of heart disease in patients. This dataset is widely used for educational purposes, machine learning projects, and data analysis tasks. Dataset Content The dataset consists of the following columns: Age: Age of the patient (in years). Sex: Gender of the patient (1 = male, 0 = female). Chest Pain Type (cp): 0: Typical angina…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 38.11 KB。

【主题与分类】

主题标签:data analytics、data visualization、exploratory data analysis、data cleaning、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/bhaweshsinha07/heart-disease

使用许可:RAIL (specified in description)。

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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("bhaweshsinha07/heart-disease")
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 bhaweshsinha07/heart-disease
unzip heart-disease.zip -d heart-disease/

数据说明

全面性心脏病数据集,包含患者数据,用于分析心脏病相关因素。数据模态为表格,适用于分类或预测任务。

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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