数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22649550

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

墨西哥恰帕斯州肾脏死亡率数据集（2000–2024）# Conjuntos de Datos de Mortalidad Renal en Chiapas, México (2000–2024) ## 概述 / Resumen ### 英文本仓库包含经过整理的流行病学数据集，旨在分析墨西哥恰帕斯州的肾脏死亡率趋势、模式及相关指标，覆盖2000年至2024年这25年期间。这些数据集整合了官方生命统计数据和年度人口估计数据，可用于开展稳健分析，如粗死亡率与年龄标准化死亡率、Joinpoint回归、率比以及病因学特征分析。 ### 西班牙文本仓库包含经过整理的流行病学数据集，旨在分析墨西哥恰帕斯州的肾脏死亡率趋势、模式及相关指标，覆盖2000年至2024年这25年期间。这些数据集整合了官方生命统计数据和年度人口估计数据，可用于开展稳健分析，如粗死亡率与年龄标准化死亡率、Joinpoint回归、率比以及病因学特征分析。 — ## 文件清单 / Inventario de Archivos ### 1.

Chiapas_RenalMortality_2000-2024_MASTER.csv #### 英文 - 描述： 主长格式数据集，整合了所有分析分层中的死亡计数和人口分母。其结构支持直接计算流行病学指标，无需额外预处理。 - 理论维度： - 25年 - 3个性别类别（男性、女性、总计） - 5个年龄组（0–14、15–29、30–44、45–59、60+） - 5种肾脏病因 - 理论记录总数：1,875（25 × 3 × 5 × 5） - 变量： - anio — 日历年（2000–2024）。 - sexo — 男性、女性、总计。 - grupo_edad_red — 年龄组。 - etiologia — 基于ICD‑10清理和分析性重新编码得出的互斥肾脏死亡类别： - NeDi — 糖尿病肾病（E102–E142）。 - ERCnt — 非传统慢性肾脏病（**分析性重新

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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