食品过敏原状态数据集
该数据集收录了 400 条食品产品的过敏原状态信息，覆盖乳制品、小麦、坚果、海鲜、谷物、动物性与植物性配料及常见食材等多种过敏原，部分记录还标明特定过敏原的缺失情况
基本信息
资源简介
食品过敏原状态数据集
Allergen Status of Food Products
该数据集收录了 400 条食品产品的过敏原状态信息，覆盖乳制品、小麦、坚果、海鲜、谷物、动物性与植物性配料及常见食材等多种过敏原，部分记录还标明特定过敏原的缺失情况。数据以九个信息列组织，适合用于食品过敏原识别、食品标签分析及相关分类研究，可服务于研究人员、食品制造商、医疗专业人员及食物过敏人群（来源 Kaggle，Database: Open Database, Contents: Database Contents 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-09-26。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：食品过敏原状态数据集是一组详细记录各类食品产品过敏原状态的信息集合。它可作为研究人员、食品制造商、医疗专业人员及食物过敏人群的综合资源。规模： 该数据集包含 400 条记录，每条记录代表一种特定食品产品及其相关过敏原信息。过敏原： 数据集涵盖食品中常见的多种过敏原，包括乳制品、小麦、坚果（杏仁、花生、松子）、海鲜（凤尾鱼、鱼、贝类）、谷物（燕麦、大米）、动物性配料（鸡肉、猪肉）、植物性配料（芹菜、芥末、大豆）以及常见配料（可可、鸡蛋）。数据集中部分条目还标明特定过敏原的缺失情况。数据结构： 该数据集以九个信息列进行组织：- Foo
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 35.13 KB。
【主题与分类】
主题标签：food、health conditions、python、restaurants、public health、nutrition。本站分类：免疫系统疾病/食物过敏。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/nandhanasuresh/allergen-status-of-food-products
使用许可：Database: Open Database, Contents: Database Contents。
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
源站：https://kaggle.com/datasets/nandhanasuresh/allergen-status-of-food-products
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 35.1 KB。
数据说明
Nandhana Suresh (2023). Allergen Status of Food Products [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/nandhanasuresh/allergen-status-of-food-products
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。
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