CMS NHANES 研究心血管代谢子集
基于NHANES和CMS的心血管代谢表格数据集,含高血压衍生变量,可直接用于AI建模。
基本信息
模态
表格
大小
0.01 GB
创建/更新时间
2025-08-19
资源简介
该数据集来源于美国国家健康与营养调查(NHANES)和医疗保险和医疗补助服务中心(CMS),专注于心血管代谢疾病领域。数据为表格形式,包含用于高血压等疾病的衍生变量,可直接用于人工智能模型开发,支撑疾病预测、风险因素分析等任务。
下载信息
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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("korayatalag/cms-nhanes-study-cardiometabolic-subset")
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 korayatalag/cms-nhanes-study-cardiometabolic-subset
unzip cms-nhanes-study-cardiometabolic-subset.zip -d cms-nhanes-study-cardiometabolic-subset/
数据说明
该数据集来源于美国国家健康与营养调查(NHANES)和医疗保险和医疗补助服务中心(CMS),专注于心血管代谢疾病领域。数据为表格形式,包含用于高血压等疾病的衍生变量,可直接用于人工智能模型开发,支撑疾病预测、风险因素分析等任务。
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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