心脏病综合数据集
整合Statlog、Cleveland和Hungary子集的心脏病综合数据集，提供临床指标和诊断结果，用于预测任务。
基本信息
资源简介
心脏病综合数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart Disease Dataset (Comprehensive)》。源站首次发布：2019-12-12。
【数据内容】
源站原始描述：### Context Heart Disease Dataset (Most comprehensive) ### Content Heart disease is also known as Cardiovascular diseases (CVDs) are the number 1 cause of death globally, taking an estimated 17.9 million lives each year which is about 32% of all deaths globally. CVDs are a group of disorders of the heart and blood vessels and include coronary heart disease, cerebrovascular disease, rheumatic heart disease, and other conditions. Four out of 5CVD deaths are due to heart attacks and strokes, and on…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 39.69 KB。
【主题与分类】
主题标签：classification、health、health conditions、heart conditions、feature engineering。
【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/sid321axn/heart-statlog-cleveland-hungary-final
使用许可：CC0: Public Domain。
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("sid321axn/heart-statlog-cleveland-hungary-final")
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 sid321axn/heart-statlog-cleveland-hungary-final
unzip heart-statlog-cleveland-hungary-final.zip -d heart-statlog-cleveland-hungary-final/
数据说明
该数据集整合了Statlog、Cleveland和Hungary三个心脏病相关子数据集，包含临床指标和诊断结果，用于心脏病预测任务，数据模态为表格。
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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