欧洲轮状病毒疫苗全覆盖可避免死亡数据
该数据集由 Electric Sheep Europe 从 Our World in Data 重新打包，收录 2016 年欧洲 39 个国家的轮状病毒疫苗全覆盖可避免死亡数据，共 39 条观测，文件为 parquet 格式，含训练与测试划分
基本信息
资源简介
欧洲轮状病毒疫苗全覆盖可避免死亡数据
electricsheepeurope/europe-owid-avertable-deaths-from-rotavirus-with-full-vaccine-coverage
该数据集由 Electric Sheep Europe 从 Our World in Data 重新打包，收录 2016 年欧洲 39 个国家的轮状病毒疫苗全覆盖可避免死亡数据，共 39 条观测，文件为 parquet 格式，含训练与测试划分。数据可用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，适合分析疫苗接种覆盖率与可避免死亡之间的关系，以及跨国比较研究（来源 Hugging Face，cc-by-4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《europe-owid-avertable-deaths-from-rotavirus-with-full-vaccine-coverage》。源站首次发布：2026-06-02。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 4.85 KB。
【主题与分类】
主题标签：tabular、europe、our-world-in-data、owid。本站分类：感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/electricsheepeurope/europe-owid-avertable-deaths-from-rotavirus-with-full-vaccine-coverage
使用许可：cc-by-4.0。
下载信息
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暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepeurope/europe-owid-avertable-deaths-from-rotavirus-with-full-vaccine-coverage")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/electricsheepeurope/europe-owid-avertable-deaths-from-rotavirus-with-full-vaccine-coverage
数据集大小约 4.9 KB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.md
数据说明
Electric Sheep Europe, europe-owid-avertable-deaths-from-rotavirus-with-full-vaccine-coverage [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/electricsheepeurope/europe-owid-avertable-deaths-from-rotavirus-with-full-vaccine-coverage
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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