血压与BMI数据集
该数据集以表格形式记录了身体质量指数（BMI）与收缩压、舒张压的关联数据，属于临床表格模态，主要用于研究肥胖与高血压等心血管疾病风险因素之间的关系，可支持流行病学分析和公共卫生决策。
基本信息
资源简介
血压与BMI数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Blood Pressure and BMI》。源站首次发布：2024-12-28。
【数据内容】
源站原始描述：### Dataset Description: Blood Pressure and BMI Data from 7133 Patients (2024) This dataset comprises health information collected from 7133 patients who visited a clinic in 2024. The dataset includes the following attributes: 1. **Systolic Blood Pressure (mmHg)**: The upper number in a blood pressure reading, representing the pressure in the arteries when the heart beats. 2. **Diastolic Blood Pressure (mmHg)**: The lower number, indicating the pressure in the arteries when the heart is at rest…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 85.33 KB。
【主题与分类】
主题标签：data analytics、data visualization、data cleaning、heart conditions、regression。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/siamaktahmasbi/blood-pressure-and-bmi
使用许可：CC0: Public Domain。
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("siamaktahmasbi/blood-pressure-and-bmi")
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 siamaktahmasbi/blood-pressure-and-bmi
unzip blood-pressure-and-bmi.zip -d blood-pressure-and-bmi/
数据说明
该数据集旨在研究身体质量指数（BMI）与收缩压和舒张压之间的关联性，包含个体的BMI测量值以及对应的血压数据。数据来源于公开的医学研究或健康调查，以表格形式记录，可用于分析肥胖与高血压等心血管疾病风险因素之间的关系，主要应用于流行病学、公共卫生和临床医学研究领域。
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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