COVID-19预处理数据集
包含全球COVID-19确诊病例、死亡和康复的时间序列数据，按国家和子区域细分。
基本信息
资源简介
本数据集包含全球范围内COVID-19疫情的时间序列数据，记录了确诊病例、报告死亡和康复人数，数据按国家和子区域细分，可用于疫情趋势分析和建模。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/laxmimerit/Covid-19-Preprocessed-Dataset.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/laxmimerit/Covid-19-Preprocessed-Dataset/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
load the dataset
df = pd.read_csv(‘‘Covid-19-Preprocessed-Dataset/preprocessed/covid_19_data_cleaned.csv’’, parse_dates=[‘‘Date’’])
country_daywise = pd.read_csv(‘‘Covid-19-Preprocessed-Dataset/preprocessed/country_daywise.csv’’, parse_dates=[‘‘Date’’])
countywise = pd.read_csv(‘‘Covid-19-Preprocessed-Dataset/preprocessed/countrywise.csv’’)
daywise = pd.read_csv(‘‘Covid-19-Preprocessed-Dataset/preprocessed/daywise.csv’’, parse_dates=[‘‘Date’’])
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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