美国各州COVID-19检测与结果数据日报，2020年3月7日至2021年3月7日

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.9kd51c5hk

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 2.7 MB。

数据说明

COVID Tracking Project是一个由《大西洋月刊》发起的志愿者组织，致力于收集和发布理解美国COVID-19疫情所需的数据。我们的数据集被全美国家和地方新闻机构以及全球的研究项目和机构使用。每天，我们通过访问各辖区的官方公共卫生网站，并将报告值录入电子表格，从全部50个州、5个地区和哥伦比亚特区收集COVID-19检测和患者结局数据。本数据集中的文件代表了我们从2020年3月7日至2021年3月7日收集的全部COVID-19检测和结局数据。该数据集包括各州每日报告的抗原、抗体和PCR检测结果总数的官方值；COVID-19可能病例和确诊病例总数；当前住院、重症监护和使用呼吸机的人数；COVID-19确诊和可能死亡总数；以及更多内容。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。