心脏疾病与状况数据 - UCI
包含来自4个地点的多种心脏疾病诊断数据的UCI表格数据集，用于分类或诊断研究。
基本信息
资源简介
心脏疾病与状况数据 - UCI
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Heart Diseases and Conditions Data - UCI》。源站首次发布：2023-07-06。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains information on a number of heart conditions, such as cholesterol, blood sugar, heart rate, vessel depression, and diagnosis. Collected in four different locations: Cleveland, Switzerland, Hungary, and the VA Long Beach. It is a useful dataset for classifying data. Note: Refrain from inferring any medical conclusions from the dataset''s findings Cited From: Janosi,Andras, Steinbrunn,William, Pfisterer,Matthias, and Detrano,Robert. (1988). Heart Disease. UCI Machine Learning R…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 638.07 KB。
【主题与分类】
主题标签：classification、health conditions、heart conditions、healthcare、public health。
【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/kaggleprollc/heart-disease-and-conditions-data
使用许可：Community Data License Agreement - Permissive - Version 1.0。
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("kaggleprollc/heart-disease-and-conditions-data")
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 kaggleprollc/heart-disease-and-conditions-data
unzip heart-disease-and-conditions-data.zip -d heart-disease-and-conditions-data/
数据说明
收录多种心脏疾病（Heart Conditions）及其诊断信息，数据来自4个不同采集地点。该数据集为表格形式，可用于心脏疾病分类或诊断相关的研究任务。
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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