新冠疫情数据集
包含三类Twitter数据，用于研究新冠疫情中的错误信息传播和内容分析。
基本信息
模态
文本
创建/更新时间
2020-07-20
资源简介
该数据集由赫特福德大学策划，包含三类Twitter数据（特定账户、随机账户、涉及Covid-19谣言的账户），覆盖2020年3月23日至5月13日，旨在研究社交媒体上关于Covid-19的错误信息传播，支持内容分类、验证、情绪分析以及信息传播机制研究等任务。
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
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
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/ijdutse/covid19-datasets.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/ijdutse/covid19-datasets/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据说明
该数据集由赫特福德大学策划，包含三类Twitter数据（特定账户、随机账户、涉及Covid-19谣言的账户），覆盖2020年3月23日至5月13日，旨在研究社交媒体上关于Covid-19的错误信息传播，支持内容分类、验证、情绪分析以及信息传播机制研究等任务。
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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