结核病患者数据集（合成）：孟加拉国
孟加拉国结核病患者合成数据集，表格数据，用于疾病分析与建模。
基本信息
资源简介
结核病患者数据集（合成）：孟加拉国
【数据集背景】
本数据集源站标题为《TB Patient Dataset (Synthetic): Bangladesh》。源站首次发布：2025-04-12。
【数据内容】
源站原始描述：### **In-Depth Dataset Description:** This **synthetic dataset** represents **20,000 records** of **Tuberculosis (TB)** patients in **Bangladesh**. It aims to simulate **real-world clinical, diagnostic, and treatment data** based on the **guidelines** and **standards** set by the **World Health Organization (WHO)**, the **National Tuberculosis Control Programme (NTP) of Bangladesh**, and the **Centers for Disease Control and Prevention (CDC)**. This dataset is designed to reflect the variety of…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 3.54 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、tabular、data analytics、health conditions、synthetic。
【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/nishatvasker/tb-patient-dataset-synthetic-bangladesh
使用许可：MIT。
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("nishatvasker/tb-patient-dataset-synthetic-bangladesh")
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 nishatvasker/tb-patient-dataset-synthetic-bangladesh
unzip tb-patient-dataset-synthetic-bangladesh.zip -d tb-patient-dataset-synthetic-bangladesh/
数据说明
该数据集为合成数据，模拟孟加拉国结核病患者的临床记录，适用于研究人员、医疗专业人士和数据科学家，可用于疾病分析、预测建模等任务。数据模态为表格形式。
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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