世界最高人群数据集
该数据集由 Furkanbtk 发布于 kaggle.com，收录了 1600 年至 2026 年间 150 多位世界最高个体的记录，涵盖姓名、身高（厘米与英尺英寸）、体重及医疗状况等字段，其中体重字段对历史记录存在缺失值
基本信息
资源简介
世界最高人群数据集
Tallest People in the World
该数据集由 Furkanbtk 发布于 kaggle.com，收录了 1600 年至 2026 年间 150 多位世界最高个体的记录，涵盖姓名、身高（厘米与英尺英寸）、体重及医疗状况等字段，其中体重字段对历史记录存在缺失值。数据可用于探索人类生物学特征、内分泌相关疾病（如肢端肥大症）与职业趋势，支持探索性数据分析、人口统计与遗传学等方向的研究（来源 Kaggle，CC0: Public Domain 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-01-28。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：概述 本数据集提供了一份全面且精心整理的记录，涵盖 150 多位世界最高个体，时间跨度从 1600 年到 2026 年。它弥合了传奇历史巨人与现代纪录打破者之间的鸿沟，为人类生物学、医疗状况和职业趋势提供了独特见解。列描述 name： 个人全名。数据内容： 字符串（例如 Robert Wadlow、Sultan Kösen）。height_cm： 经核实的身高，单位为厘米。数据内容： 数值（范围：约 220cm 至 272cm）。height_ft： 身高，单位为英尺和英寸。数据内容： 字符串/混合（例如 8 ft 11.1 in）。weight_kg： 记录的个人体重，单位为千克。数据内容： 数值。对于未记录体重的历史记录包含 NaN。medical_condition：
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 13.76 KB。
【主题与分类】
主题标签：health、biology、exploratory data analysis、demographics、genetics。本站分类：内分泌系统疾病/肢端肥大症。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/furkanbtk/tallest-people-in-the-world
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
源站：https://kaggle.com/datasets/furkanbtk/tallest-people-in-the-world
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 13.8 KB。
数据说明
Tallest People in the World Furkanbtk · Updated 8 months ago Usability 10.0 · 1 File (CSV) · 5 kB · 999 downloads · 9 notebooks arrow_drop_up 32 Silver more_horiz
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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