纽约州医疗人员疫苗接种
2012-2013年度纽约州医疗人员流感疫苗接种率表格数据。
基本信息
资源简介
纽约州医疗人员疫苗接种
【数据集背景】
本数据集源站标题为《NYS Healthcare Personnel Vaccination》。源站首次发布：2023-01-28。
【数据内容】
源站原始描述：_____ # NYS Healthcare Personnel Vaccination ### Influenza Vaccination Rates from 2012-13 By Health Data New York [[source]]( _____ ### About this dataset > This dataset contains the results of an annual report on the influenza vaccination rates of healthcare personnel (HCP) with patient contact at healthcare facilities and agencies in New York State, as required by the New York Codes, Rules and Regulations. Here you will be able to explore detailed information such as Facility Type, Facility Na…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 11.03 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、public safety、public health、health and fitness。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/nys-healthcare-personnel-vaccination
使用许可：Other (specified in description)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("thedevastator/nys-healthcare-personnel-vaccination")
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 thedevastator/nys-healthcare-personnel-vaccination
unzip nys-healthcare-personnel-vaccination.zip -d nys-healthcare-personnel-vaccination/
数据说明
该数据集包含2012-2013年度纽约州医疗人员流感疫苗接种率数据，以表格形式呈现，用于分析流感疫苗接种情况。
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))
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