乌干达风湿性心脏病相关服务卫生机构准备情况数据
乌干达四个地区402个卫生机构关于风湿性心脏病（RHD）相关服务准备情况的表格数据。
基本信息
资源简介
乌干达风湿性心脏病相关服务卫生机构准备情况数据
【一句话概览】
本数据集题为《RHD相关服务的卫生机构准备度数据》，包含乌干达Lira、Wakiso、Mbarara和Troro地区402家公立与私立卫生机构在RHD相关服务方面的卫生机构准备度数据。该数据属于医学、健康与生命科学领域（来源 DataONE）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data of health facility readiness for RHD related services》。
【数据内容】
源站原始描述：Data on health facility readiness for RHD related services in 402 public and private health facilities in Lira, Wakiso, Mbarara, and Troro Districts in Uganda
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。
【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://search.dataone.org/view/sha256:86e5885baae5d63ae599c62e6f3dfb5f9f2a379dbd6e8004b07490cd06ada99c
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 1.0 KB。
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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