AH 2020年按性别、种族与西班牙裔血统及年龄分列的COVID-19临时死亡及促死病症
该数据集展示2020年美国涉及COVID-19的死亡中同时提及的健康状况与贡献原因，按性别、种族和西班牙裔来源及年龄组分类
基本信息
资源简介
AH 2020年按性别、种族与西班牙裔血统及年龄分列的COVID-19临时死亡及促死病症
AH Provisional COVID-19 Deaths and Contributing Conditions by Sex, Race and Hispanic Origin, and Age, 2020
该数据集展示2020年美国涉及COVID-19的死亡中同时提及的健康状况与贡献原因，按性别、种族和西班牙裔来源及年龄组分类。数据为临时性，涵盖死亡、死亡率、健康条件、冠状病毒等主题，相关标签包括NCHS、NVSS、性别、年龄和年龄组（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集显示了2020年按性别、种族和西班牙裔血统以及年龄组列出的、与涉及2019冠状病毒病（COVID-19）的死亡一同提及的健康状况和促成死因。
【主题与分类】
主题标签：nchs、nvss、mortality、deaths、united states、provisional、health conditions、covid-19、coronavirus、sex。本站分类：感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://www.datalumos.org/datalumos/project/243040/view
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.3886/E243040
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- 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:
数据说明
本数据集显示了2020年按性别、种族和西班牙裔血统以及年龄组划分的、在涉及2019冠状病毒病（COVID-19）的死亡中提及的健康状况和促成原因。（下载于1/9/2026）
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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