慢性疾病症状追踪数据
Flaredown 是患者报告的慢性疾病和症状追踪数据集，虽然不是专门冷性荨麻疹数据，但包含荨麻疹、过敏和触发因素相关记录，可用于症状分类和真实世界文本分析。
基本信息
资源简介
慢性疾病症状追踪数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Chronic illness: symptoms, treatments and triggers》。源站首次发布：2021-02-02。
【数据内容】
源站原始描述：###Introduction Flaredown is an app that helps patients of chronic autoimmune and invisible illnesses improve their symptoms by avoiding triggers and evaluating their treatments. Each day, patients track their symptom severity, treatments and doses, and any potential environmental triggers (foods, stress, allergens, etc) they encounter. ###About the data Instead of coupling symptoms to a particular illness, Flaredown asks users to create their unique set of conditions, symptoms and treatments (“…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 686.17 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、health conditions、healthcare、medicine、diseases。
【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/flaredown/flaredown-autoimmune-symptom-tracker
使用许可：CC BY-NC-SA 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。
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("flaredown/flaredown-autoimmune-symptom-tracker")
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 flaredown/flaredown-autoimmune-symptom-tracker
unzip flaredown-autoimmune-symptom-tracker.zip -d flaredown-autoimmune-symptom-tracker/
数据说明
Flaredown 数据集包含慢性疾病、症状、触发因素和治疗记录，可用于荨麻疹/过敏症状文本分析。
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-SA 4.0
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