罗马尼亚Harghita县月度死因别死亡数据(2017年1月–2024年5月)

该数据集为罗马尼亚Harghita县2017年1月至2024年5月共89个月的月度死因别死亡汇总计数,合计29,029例死亡,来源于Harghita县公共卫生局(DSP Harghita)的月度报告,经书面授权发布,不含个体级数据

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2026-10-23 更新
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时间序列预测COVID-19excess mortalitycause of deathinterrupted time seriesHarghita County
Monthly cause-specific deaths, Harghita County, Romania, January 2017 – May 2024

基本信息

模态
时间序列
大小
0.000010984 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

罗马尼亚Harghita县月度死因别死亡数据(2017年1月–2024年5月)

Monthly cause-specific deaths, Harghita County, Romania, January 2017 – May 2024

该数据集为罗马尼亚Harghita县2017年1月至2024年5月共89个月的月度死因别死亡汇总计数,合计29,029例死亡,来源于Harghita县公共卫生局(DSP Harghita)的月度报告,经书面授权发布,不含个体级数据。数据可用于分析COVID-19期间及之后的超额死亡与死因重分配,是中断时间序列分析的基础数据,相关研究已投稿至Scientific Reports(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【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):罗马尼亚Harghita县2017年1月至2024年5月按死因组汇总的月度死亡计数(89个月,29,029例死亡),汇编自Harghita县公共卫生局(DSP Harghita)的月度报告(“Centralizator lunar”),该局已书面授权发布。该数据集不含个体级数据。它是COVID-19期间及之后超额死亡与死因重分配的中断时间序列分析的基础数据(已投稿至Scientific Reports)。变量、ICD-10映射、时期定义和局限性见README.md。

【主题与分类】

主题标签:COVID-19、excess mortality、cause of death、interrupted time series、Harghita County。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23588228

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 11.0 KB。

数据说明

罗马尼亚哈尔吉塔县2017年1月至2024年5月按死因组别汇总的月度死亡计数(89个月,29,029例死亡),汇编自哈尔吉塔县公共卫生局(DSP Harghita)的月度报告(“Centralizator lunar”),该局已书面授权发布。该数据集不含个体层面数据。它是一项关于COVID-19期间及之后超额死亡与死因重新分配的中断时间序列分析的基础数据(已投稿至Scientific Reports)。有关变量、ICD-10映射、时期定义及局限性,请参见README.md。

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。

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