PAFA项目R代码分析数据输入文件

用于英国成人食物过敏模式及患病率项目数据分析的输入文件,含数据字典和编码表。

Figshare
2025-11-22 更新
浏览 23
表格分类食物过敏表格
Input files required for R code to analyse data for the PAFA project

基本信息

模态
表格
大小
0.002180648 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2025-11-22
版本
v1

资源简介

PAFA项目R代码分析数据输入文件

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Input files required for R code to analyse data for the PAFA project》。源站首次发布:2025-11-22。

【数据内容】

源站原始描述:This folder contains the input files required for the R code used to analyse data for the Patterns and prevalence of food allergy in adulthood in the UK (PAFA) project. This includes: - pafa_data_dictionary_anonymised.csv: The data dictionary describing each column in the anonymised PAFA dataset. "snomed_field_name" lists all column names in the dataset; "field_name_extended" lists the original column name in the REDCap data download, which was then recoded to include SNOMED and FoodEx2 codes fo…

主表 pafa_data_dictionary_anonymised.csv 含 6 列、样本前 1523 行结构完整。

主表 foodex2_codes_withother.csv 含 8 列、样本前 46 行结构完整。

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 2.18 MB。pafa_data_dictionary_anonymised.csv:text/csv,2.18 MB。foodex2_codes_withother.csv:text/csv,3.29 KB。数据集 DOI:10.48420/29340302.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Allergy。主题标签:allergy。

【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。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。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://figshare.manchester.ac.uk/articles/dataset/Input_files_required_for_R_code_to_analyse_data_for_the_PAFA_project/29340302

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Shareef, Aishath Shaufa (2025). Input files required for R code to analyse data for the PAFA project. University of Manchester. Dataset

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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(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "pafa_data_dictionary_anonymised.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/56462582"
curl -L -o "foodex2_codes_withother.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/56462585"

文件清单

  • pafa_data_dictionary_anonymised.csv(2.18 MB)
  • foodex2_codes_withother.csv(3.29 KB)

文件总体积 2.18 MB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

This folder contains the input files required for the R code used to analyse data for the Patterns and prevalence of food allergy in adulthood in the UK (PAFA) project. This includes:

  • pafa_data_dictionary_anonymised.csv: The data dictionary describing each column in the anonymised PAFA dataset. “snomed_field_name” lists all column names in the dataset; “field_name_extended” lists the original column name in the REDCap data download, which was then recoded to include SNOMED and FoodEx2 codes for future analyses; “variable_field_name” denotes the corresponding coded field name in the REDCap form; “field_type” denotes the type of REDCap field; “field_label” describes the field name in plain language; “choices_calculations_or_slider_labels” describes the choices provided to the participant for that question.
  • foodex2_codes_with_other.csv: A CSV file with key-value pairs for identifying foods coded in the dataset.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.48420/29340302.v1(source: https://figshare.manchester.ac.uk/articles/dataset/Input_files_required_for_R_code_to_analyse_data_for_the_PAFA_project/29340302)。

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