糖尿病130家美国医院1999-2008年数据
1999-2008年美国130家医院糖尿病患者的住院表格数据,用于早期再入院预测。

基本信息
资源简介
糖尿病130家美国医院1999-2008年数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Diabetes 130-US Hospitals for Years 1999-2008》。源站首次发布:2024-07-21。
【数据内容】
源站原始描述:# **Description**: This dataset encapsulates ten years (1999-2008) of clinical care data from 130 US hospitals and integrated delivery networks. Each row pertains to hospital records of diabetic patients who received laboratory tests and medications and had hospital stays of up to 14 days. The primary goal is to predict early readmission of patients within 30 days of discharge. This task is crucial due to the significant impact on healthcare costs and patient outcomes, as many diabetic patients…
【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:classification、health conditions、diabetes、categorical、clustering。
【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/abdelazizsami/diabetes-130-us-hospitals-for-years-1999-2008
使用许可:Apache 2.0。
下载信息
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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("abdelazizsami/diabetes-130-us-hospitals-for-years-1999-2008")
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 abdelazizsami/diabetes-130-us-hospitals-for-years-1999-2008
unzip diabetes-130-us-hospitals-for-years-1999-2008.zip -d diabetes-130-us-hospitals-for-years-1999-2008/
数据说明
该数据集包含1999-2008年间美国130家医院糖尿病患者的住院记录,用于预测患者早期再入院。数据模态为表格,主要任务为再入院预测分析。
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。




