欧洲育龄女性（15-29岁）贫血患病率数据集
该数据集包含来自 Our World in Data 的欧洲育龄女性（15-29岁）贫血患病率数据，覆盖 42 个欧洲国家、2000 至 2023 年，共 1,008 条观测记录
基本信息
资源简介
欧洲育龄女性（15-29岁）贫血患病率数据集
electricsheepeurope/europe-owid-prevalence-of-anemia-in-women-of-reproductive-age-aged-15-29
该数据集包含来自 Our World in Data 的欧洲育龄女性（15-29岁）贫血患病率数据，覆盖 42 个欧洲国家、2000 至 2023 年，共 1,008 条观测记录。数据以 Parquet 格式提供训练集与测试集文件，主题标签涵盖表格分类、表格回归和时间序列预测，适用于分析贫血患病率的时空趋势、构建预测模型或开展公共卫生相关研究（来源 Hugging Face，cc-by-4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《europe-owid-prevalence-of-anemia-in-women-of-reproductive-age-aged-15-29》。源站首次发布：2026-06-07。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：育龄女性（15-29岁）贫血患病率 | 欧洲（Our World in Data）🇪🇺 1,008 条观测 · 42 个欧洲国家 · 2000–2023 · 由 Electric Sheep Europe 重新打包 简要说明 本数据集包含 1,008 条观测，涵盖 42 个欧洲国家、2000–2023 年的 育龄女性（15-29岁）贫血患病率 数据。 关于来源 - 来源： Our World in Data - 发布者： Our World in Data - 许可证： cc-by-4.0
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 7.88 KB。
【主题与分类】
主题标签：tabular、europe、our-world-in-data、owid。本站分类：血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/electricsheepeurope/europe-owid-prevalence-of-anemia-in-women-of-reproductive-age-aged-15-29
使用许可：cc-by-4.0。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepeurope/europe-owid-prevalence-of-anemia-in-women-of-reproductive-age-aged-15-29")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/electricsheepeurope/europe-owid-prevalence-of-anemia-in-women-of-reproductive-age-aged-15-29
数据集大小约 7.9 KB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.md
数据说明
Electric Sheep Europe，europe-owid-prevalence-of-anemia-in-women-of-reproductive-age-aged-15-29 [数据集]。https://huggingface.co/datasets/electricsheepeurope/europe-owid-prevalence-of-anemia-in-women-of-reproductive-age-aged-15-29
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
