PTB-XL数据集（重新格式化）
PTB-XL是一个大规模公开可用的心电图数据集，包含多种心脏疾病记录。
基本信息
资源简介
PTB-XL数据集（重新格式化）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《PTB XL Dataset - Reformatted》。源站首次发布：2021-03-16。
【数据内容】
源站原始描述：#Abstract Electrocardiography (ECG) is a key diagnostic tool to assess the cardiac condition of a patient. Automatic ECG interpretation algorithms as diagnosis support systems promise large reliefs for the medical personnel - only on the basis of the number of ECGs that are routinely taken. However, the development of such algorithms requires large training datasets and clear benchmark procedures. In our opinion, both aspects are not covered satisfactorily by existing freely accessible ECG datas…
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 1.80 GB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions、data visualization、heart conditions、signal processing、multilabel classification。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/khyeh0719/ptb-xl-dataset-reformatted
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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("khyeh0719/ptb-xl-dataset-reformatted")
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 khyeh0719/ptb-xl-dataset-reformatted
unzip ptb-xl-dataset-reformatted.zip -d ptb-xl-dataset-reformatted/
数据集大小约 0.45 GB。
数据说明
PTB-XL是一个大规模公开可用的心电图（ECG）数据集，包含多种心脏疾病的记录，可用于心电图分类、心律失常检测等任务。
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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