加州医院MRSA发生情况2016-2018
2016-2018年加州医院MRSA发生情况的表格数据，用于流行病学分析。
基本信息
资源简介
加州医院MRSA发生情况2016-2018
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MRSA Occurrence in California Hospitals 2016-18》。源站首次发布：2019-12-15。
【数据内容】
源站原始描述：### Citation Division of Healthcare Quality Promotion, National Center for Emerging and Zoonotic Infectious Diseases, Centers for Disease Control and Prevention [Distributor: Healthcare-Associated Infections Program, California Department of Public Health]. 2015. MRSA-BSI-SIR-2015-CA-CDPH.xlsx ### About MRSA (methicillin resistant staph aureus) occurrence and stats in California hospitals from 2016 to 2018. Will be updated for 2019
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 382.81 KB。
【主题与分类】
主题标签：business、hospitals and treatment centers。
【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/andrewgao/mrsa-occurrence-in-california-hospitals-201618
使用许可：U.S. Government Works。
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("andrewgao/mrsa-occurrence-in-california-hospitals-201618")
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 andrewgao/mrsa-occurrence-in-california-hospitals-201618
unzip mrsa-occurrence-in-california-hospitals-201618.zip -d mrsa-occurrence-in-california-hospitals-201618/
数据说明
该数据集来源于CHHS开放数据，包含2016-2018年加州医院MRSA（耐甲氧西林金黄色葡萄球菌）的发生情况。数据以表格形式呈现，可用于流行病学监测和医院感染分析。
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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