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
模态
表格
大小
0.15 GB
数据量
566602
任务类型
分类
许可
Open Data Commons Open Database License (ODbL)
创建/更新时间
2020-05-15
资源简介
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。
下载信息
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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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