COVID-19估算住院床位占用情况（按州时间序列）
提供各州COVID-19患者估算住院床位占用时间序列数据，已弃用。
基本信息
资源简介
COVID-19估算住院床位占用情况（按州时间序列）
【一句话概览】
本数据集是 opendatanetwork.com 公开的时序数据集，主题涵盖 covid、covid-19、hhs covid-19，可用于疾病进展预测与生理信号时序建模。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《COVID-19 Estimated Inpatient Beds Occupied by COVID-19 Patients by State Timeseries》。
【数据内容】
源站原始描述：Deprecated report . This report was created early in the response to the COVID-19 pandemic. Increased reporting and quality in hospital data have rendered the estimated datasets obsolete. Updates to this report will be discontinued on July 29, 2021 . The following dataset provides state-aggregated data for estimated patient impact and hospital utilization . The source data for estimation is derived from reports with facility-level granularity across two main sources: (1) HHS TeleTracking, and (2…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：已弃用报告。本报告是在应对 COVID-19 疫情早期创建的。医院数据上报范围和质量提升后，估算数据集已过时。本报告的更新将于 2021 年 7 月 29 日停止。以下数据集提供了按州汇总的估算患者影响和医院利用率数据。用于估算的源数据来自具有机构级粒度的报告，主要涵盖两个来源：(1) HHS TeleTracking，以及 (2) 州/地区卫生部门代表其医疗机构直接向 HHS Protect 提供的报告。估算依据：这些文件是各州的代表性估算数据，每周更新。这些预测基于我们从上报者处获得的信息。随着更多医院更频繁地上报，我们的预测会变得更准确。这些数据点的实际数据每天在 healthdata.gov 上更新一次，这些就是可下载的数据集。
【主题与分类】
主题标签：covid、covid-19、hhs covid-19。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://datahub.hhs.gov/d/py8k-j5rq
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。
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://www.opendatanetwork.com/dataset/datahub.hhs.gov/py8k-j5rq
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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