Diabetes 130-US hospitals 1999-2008 数据集
美国130家医院1999-2008年糖尿病住院患者记录表格数据集。
基本信息
资源简介
Diabetes 130-US hospitals 1999-2008 数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetes 130-US hospitals 1999-2008 Data Set》。源站首次发布：2019-10-22。
【数据内容】
源站原始描述：### Source The data are submitted on behalf of the Center for Clinical and Translational Research, Virginia Commonwealth University, a recipient of NIH CTSA grant UL1 TR00058 and a recipient of the CERNER data. John Clore (jclore ''@'' vcu.edu), Krzysztof J. Cios (kcios ''@'' vcu.edu), Jon DeShazo (jpdeshazo ''@'' vcu.edu), and Beata Strack (strackb ''@'' vcu.edu). This data is a de-identified abstract of the Health Facts database (Cerner Corporation, Kansas City, MO). ### Context The dataset represents…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 19.16 MB。
【主题与分类】
主题标签：education、diabetes。
【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/singhanimesh16/diabetes-130us-hospitals-19992008-data-set
使用许可：Unknown。
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("singhanimesh16/diabetes-130us-hospitals-19992008-data-set")
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 singhanimesh16/diabetes-130us-hospitals-19992008-data-set
unzip diabetes-130us-hospitals-19992008-data-set.zip -d diabetes-130us-hospitals-19992008-data-set/
数据说明
该数据集包含1999年至2008年间美国130家医院的糖尿病相关住院记录，以表格形式呈现，涵盖患者信息、入院情况、治疗和结果等数据，可用于分析糖尿病患者的住院模式、医疗资源利用及预后研究。
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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
