心脏疾病特征心电波形数据集
该数据集在 Kaggle 平台公开，由来自 MIT-BIH 等多个经典物理网库的心电信号分割处理而成，将波形和疾病进行标注与标准化，可作为分类模型快速提取电解质紊乱（如高钾血症）引发的心脏生理异常改变的特征库。由Alekhya, L., and P. Rajesh Kumar提供，数据格式为表格，包含1200条数据记录，许可证为CC BY 4.0。
基本信息
资源简介
心脏疾病特征心电波形数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ECG of Cardiac Ailments Dataset》。源站首次发布：2023-06-13。
【数据内容】
源站原始描述：The Data set consists of 1200 records of Cardiovascular ECGs where each of the 300 records belongs to one ailment, in such a way 4 ailments have been considered. The original signals are taken from the MIT-BIH physio-net Database. One ailment is the MIT-BIH Arrhythmia Database, the other is BIDMC Congestive Heart Failure Database and MIT-BIH Atrial Fibrillation Database and finally MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database. From these four databases, ECG records have been segmented at 4120 samples ea…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 959.71 KB。
【主题与分类】
主题标签：classification、biology、tabular、heart conditions、categorical。
【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/akki2703/ecg-of-cardiac-ailments-dataset
使用许可：Other (specified in description)。
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("akki2703/ecg-of-cardiac-ailments-dataset")
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 akki2703/ecg-of-cardiac-ailments-dataset
unzip ecg-of-cardiac-ailments-dataset.zip -d ecg-of-cardiac-ailments-dataset/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
该数据集在 Kaggle 平台公开，由来自 MIT-BIH 等多个经典物理网库的心电信号分割处理而成，将波形和疾病进行标注与标准化，可作为分类模型快速提取电解质紊乱（如高钾血症）引发的心脏生理异常改变的特征库。
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))
许可
CC BY 4.0
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