自动体外除颤器位置数据集

提供利兹市议会建筑内自动体外除颤器(AED)位置的数据集,旨在提升心脏骤停应急响应效率。

Leeds City CouncilLeeds City Council
www.data.gov.uk
2019-12-21 更新
浏览 15
表格分类Data Mill North
Automated external defibrillators

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2019-12-21

资源简介

自动体外除颤器位置数据集

【一句话概览】

该数据集提供议会建筑内所有自动体外除颤器(AED)的位置,这些建筑有大量员工或公众出入。源站说明,除颤器是纤颤心脏的确定性治疗;若无四分钟内快速使用和早期心肺复苏,突发心脏骤停的生存几率极低,即使呼叫救护车。现场或附近有AED并尽早使用,可能将生存机会提高约50%至70%。数据集含1个文件,合计5.7 KB,标签为Data Mill North(来源 data.gov.uk)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Automated external defibrillators》。源站首次发布:2026-09-25。

【数据内容】

源站原始描述:A dataset providing the locations of all automated external defibrillators (AEDs) in council buildings where there is a high footfall of staff or members of the public. Further information Defibrillator units are the definitive treatment for a fibrillating heart (erratic, irregular and inefficient heart rhythm). Without rapid use (within four minutes) and early CPR the likelihood of survival from a Sudden Cardiac Arrest (SCA) is extremely low, even with the ambulance service being called. An AED…

主表 January 2019 含 9 列、样本前 62 行结构完整。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.67 KB。January 2019:CSV,5.67 KB。

【主题与分类】

主题标签:Data Mill North。

【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。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.data.gov.uk/dataset/7bb57b98-853c-44aa-9d1d-d7f518c5fb6f/automated-external-defibrillators

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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

源站:https://www.data.gov.uk/dataset/7bb57b98-853c-44aa-9d1d-d7f518c5fb6f/automated-external-defibrillators

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

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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