探索影响护士对COVID-19疫情准备和应对的因素
新加坡护士在COVID-19疫情期间经历的编码原始数据，用于分析影响其准备和应对的因素。
基本信息
资源简介
探索影响护士对COVID-19疫情准备和应对的因素
【一句话概览】
该数据集源自标题为“探讨影响护士对COVID-19疫情暴发的准备与响应的因素”的源站，原始描述为编码的原始数据，描述新加坡COVID-19疫情期间护士的经历。文件数为2，文件合计大小66.4 KB（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Exploration of factors influencing nurses'' preparedness and response to the COVID-19 outbreak》。源站首次发布：2022-05-24。
【数据内容】
源站原始描述：Coded raw data describing nurses'' experience during the COVID-19 outbreak in Singapore
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：描述新加坡COVID-19疫情暴发期间护士经历的编码原始数据
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 66.35 KB。数据集 DOI：10.17632/x7h23bvdbr.3。
【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。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/x7h23bvdbr
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。
免登录有偿下载
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://data.mendeley.com/datasets/x7h23bvdbr
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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