药物警戒数据集
包含不良事件与药物配对信息的列联表数据集,用于药物警戒模拟和信号检测。

基本信息
资源简介
药物警戒数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《niuniular/MDDC》。源站首次发布:2024-08-08。
【数据内容】
源站原始描述:MDDC offers methods for detecting signals related to (adverse event, drug) pairs, a data generation function for simulating pharmacovigilance datasets, and various utility functions. | Category | Badge | ||…
【主题与分类】
主题标签:pharmacovigilance。
【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://github.com/niuniular/MDDC
使用许可:GPL-3.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-04-07,引用时请注意版本时效。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
git clone https://github.com/niuniular/MDDC.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/niuniular/MDDC/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录(使用方式)
| Category | Badge |
|---|---|
| Usage | |
| Release | |
| Development |
Introduction
- In this package, we present the Modified Detecti
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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