肝硬化相关非酒精性脂肪肝数据（中国1990-2021）
中国1990-2021年非酒精性脂肪肝相关肝硬化数据集。
基本信息
资源简介
肝硬化相关非酒精性脂肪肝数据（中国1990-2021）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《cirrhosis_related_non-alcoholic》。源站首次发布：2025-07-23。
【数据内容】
源站原始描述：Objective The incidence of chronic liver disease due to non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is gradually increasing worldwide. This study assessed the disease burden of liver cirrhosis related to NAFLD in China from 1990 to 2021 and predicted future trends.Methods Data were obtained from the Global Burden of Disease (GBD) 2021 study. Joinpoint model was used to calculate the trend changes of liver cirrhosis related to NAFLD in China, and age-period-cohort analyse was used to estimate the i…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 11.99 MB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions、science and technology、alcohol、china。
【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://www.kaggle.com/datasets/willianoliveiragibin/cirrhosis-related-non-alcoholic
使用许可：CC0: Public Domain。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("willianoliveiragibin/cirrhosis-related-non-alcoholic")
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 willianoliveiragibin/cirrhosis-related-non-alcoholic
unzip cirrhosis-related-non-alcoholic.zip -d cirrhosis-related-non-alcoholic/
数据说明
该数据集包含1990年至2021年中国非酒精性脂肪肝相关肝硬化的统计数据，可能用于流行病学分析或疾病负担研究。
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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