COVID-19患者基础疾病与感染结局数据集
在全球新冠疫情背景下，癌症患者因免疫受损而面临更高的重症及死亡风险。该 Kaggle 数据集提供了数百万例 COVID-19 感染者的详细基础疾病信息（包括恶性肿瘤标签、免疫抑制状态等）及最终临床结局，非常适合用来分析癌症患者遭遇急性呼吸道感染时的预后表现。
基本信息
资源简介
COVID-19患者基础疾病与感染结局数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《COVID-19 patient pre-condition dataset》。源站首次发布：2020-07-22。
【数据内容】
源站原始描述：### Context A health crisis of massive proportion such as the current COVID-9 pandemic provides us with an opportunity to ponder and reflect over what we can better in the way we deal with healthcare to make us humans be more prepared and enabled to combat such an event in the future. During the entire course of the pandemic, one of the main problems that healthcare providers have faced is the shortage of medical resources and a proper plan to efficiently distribute them. They have been in the d…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 46.78 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、covid19、logistic regression。
【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/tanmoyx/covid19-patient-precondition-dataset
使用许可：CC0: Public Domain。
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("tanmoyx/covid19-patient-precondition-dataset")
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 tanmoyx/covid19-patient-precondition-dataset
unzip covid19-patient-precondition-dataset.zip -d covid19-patient-precondition-dataset/
数据集大小约 0.15 GB。
数据说明
该数据源自墨西哥卫生部，汇总了大量COVID-19确诊患者的流行病学追踪记录，其中包括是否患有癌症及免疫抑制等基础情况，用于分析感染风险与死亡率。
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
Open Data Commons Open Database License (ODbL)
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