多囊卵巢综合征PCOS数据集
多囊卵巢综合征患者的合成临床表格数据，用于PCOS特征分析。
基本信息
资源简介
多囊卵巢综合征PCOS数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Polycystic Ovary Syndrome PCOS》。源站首次发布：2025-04-14。
【数据内容】
源站原始描述：This is a synthetic dataset about women with Polycystic Ovary Syndrome (PCOS), generated according to the Rotterdam Criteria. The Rotterdam Criteria, established in 2003 by an international consensus of experts, defines that, for a woman to be diagnosed with the syndrome, she must meet at least two of the three criteria. Since this is a synthetic dataset, some peculiarities may be present. Therefore, it is essential that the analysis be accompanied by a medical specialist, especially for commerc…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 58.35 KB。
【主题与分类】
主题标签：biology、categorical、synthetic、medicine、gender。
【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/lucass0s0/polycystic-ovary-syndrome-pcos
使用许可：MIT。
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("lucass0s0/polycystic-ovary-syndrome-pcos")
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 lucass0s0/polycystic-ovary-syndrome-pcos
unzip polycystic-ovary-syndrome-pcos.zip -d polycystic-ovary-syndrome-pcos/
数据说明
该数据集包含多囊卵巢综合征（PCOS）患者的合成临床数据，用于分析PCOS相关特征。数据模态为表格，主要面向临床数据分析任务。
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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