Hepatitis C Virus (HCV) 数据集
Hepatitis C Virus (HCV) 数据集是与丙型肝炎直接相关的公开数据集，来源于Kaggle，主要包含Egyptian patients who underwent treatment dosages for HCV about 18 months。该数据集适合用于分类、特征分析、模型验证以及疾病研究中的数据驱动方法评估。
基本信息
资源简介
Hepatitis C Virus (HCV) 数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Hepatitis C Virus (HCV)》。源站首次发布：2021-10-18。
【数据内容】
源站原始描述：### Context Egyptian patients who underwent treatment dosages for HCV about 18 months. Discretization should be applied based on expert recommendations; there is an attached file shows how. ### Content Age Age Gender Gender BMI Body Mass Index Fever Fever Nausea/Vomting Nausea/Vomting Headache Headache Diarrhea Diarrhea Fatigue & generalized bone ache Fatigue & generalized bone ache Jaundice Jaundice Epigastric pain Epigastric pain WBC White blood cell RBC red blood cells HGB Hemoglobin Plat Pla…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 163.72 KB。
【主题与分类】
主题标签：classification、biology、data analytics、beginner、health conditions、data visualization、categorical。
【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://www.kaggle.com/datasets/yasserhessein/hepatitis-c-virus-hcv
使用许可：Unknown。
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。
需登录公开下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("yasserhessein/hepatitis-c-virus-hcv")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d yasserhessein/hepatitis-c-virus-hcv
unzip hepatitis-c-virus-hcv.zip -d hepatitis-c-virus-hcv/
数据说明
该数据集围绕丙型肝炎（Hepatitis C）整理，包含与该疾病直接相关的数据、病例、检测结果或研究记录，可用于分类、流行病学分析或疾病相关机器学习研究。
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))
许可
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