心力衰竭数据

该数据集包含心力衰竭患者的临床表格数据,涵盖生理指标、实验室检查结果等多种特征,主要用于心脏疾病的预测建模、风险分析与医疗数据挖掘研究。

kaggle
2023-03-21 更新
浏览 17
心脏疾病医疗数据分析

基本信息

大小
0.01 GB
创建/更新时间
2023-03-21

资源简介

该数据集是一个关于心力衰竭患者的医学数据集,包含患者的临床特征、生理指标、实验室检查结果等表格型数据。数据来源于公开的医疗记录,旨在支持心脏疾病的预测、诊断与风险评估研究,适用于医疗数据分析、机器学习建模和临床决策支持等应用场景。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/jahidhossen/heart-failure

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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("jahidhossen/heart-failure")
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 jahidhossen/heart-failure
unzip heart-failure.zip -d heart-failure/

数据说明

该数据集是一个关于心力衰竭患者的医学数据集,包含患者的临床特征、生理指标、实验室检查结果等表格型数据。数据来源于公开的医疗记录,旨在支持心脏疾病的预测、诊断与风险评估研究,适用于医疗数据分析、机器学习建模和临床决策支持等应用场景。

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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