心脏病数据集（3000条记录，2025年）
包含3000条记录、17项临床特征的心脏病预测表格数据集，无空值，可直接用于机器学习。
基本信息
资源简介
心脏病数据集（3000条记录，2025年）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart Disease Dataset - 3000 Records in 2025》。源站首次发布：2025-08-29。
【数据内容】
源站原始描述：# Heart Disease Dataset Documentation This synthetic dataset contains clinical and lifestyle attributes for individuals, with a binary target indicating the presence of heart disease. Each row represents one individual (patient record). The data appear numeric and categorical-encoded, suitable for classification tasks such as predicting heart disease risk. ## High-level Overview - Rows (records): Each record corresponds to a single patient. - Columns (features): Mix of demographic, clinical, tes…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 920.36 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、health、heart conditions、drugs and medications、diseases。
【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/pratyushpuri/heart-disease-dataset-3k-rows-python-code-2025
使用许可：Apache 2.0。
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("pratyushpuri/heart-disease-dataset-3k-rows-python-code-2025")
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 pratyushpuri/heart-disease-dataset-3k-rows-python-code-2025
unzip heart-disease-dataset-3k-rows-python-code-2025.zip -d heart-disease-dataset-3k-rows-python-code-2025/
数据说明
这是一个用于心脏病预测的医疗数据集，包含3000条记录和17项临床特征，无空值，可直接用于机器学习模型训练和分析。
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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