新型冠状病毒肺炎疫情传播趋势分析数据集

该数据集是一个包含2020年全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情关键指标时间序列数据的公开数据集,数据模态主要为结构化表格,记录了全球范围内每日新增病例、死亡病例和治愈病例等信息,主要用于疫情传播趋势分析、流行病学建模、防控措施效果评估以及公共卫生决策支持等相关研究。

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疫情传播动态流行病学建模

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

该数据集是一个关于2020年全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情传播趋势的公开数据集。它主要包含2020年全年全球范围内的疫情关键指标时间序列数据,例如每日新增病例数、死亡病例数和治愈病例数。数据来源于互联网公开的疫情报告与数据平台,并经过标准化和清洗处理,以CSV格式存储。该数据集旨在支持流行病学传播模型构建、疫情发展趋势分析、防控措施效果评估以及公共卫生决策支持等相关研究与应用。

原始链接

https://haidatas.com/dataset/xinxingguanzhuangbingdufeiyanyiqingchuanbo_6bec5d01

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数据说明

该数据集是一个关于2020年全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情传播趋势的公开数据集。它主要包含2020年全年全球范围内的疫情关键指标时间序列数据,例如每日新增病例数、死亡病例数和治愈病例数。数据来源于互联网公开的疫情报告与数据平台,并经过标准化和清洗处理,以CSV格式存储。该数据集旨在支持流行病学传播模型构建、疫情发展趋势分析、防控措施效果评估以及公共卫生决策支持等相关研究与应用。

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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