航空旅行与寨卡病毒病例综合数据集
包含哥伦比亚205个机场集水区航空旅行量与寨卡病毒病例的综合数据集，用于研究人类流动性与蚊媒疾病传播。
基本信息
资源简介
该数据集由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算应用中心创建，包含2015年10月至2016年9月期间哥伦比亚205个机场集水区内的航空旅行量（总计35,131,561名乘客，其中国内23,539,364名，国际11,592,197名）与报告的寨卡病毒病例数。数据通过地理编码机场代码、Voronoi镶嵌确定集水区、结合行政边界和病例数据构建，用于研究人类流动性在蚊媒疾病传播中的作用及疾病传播模型。
下载信息
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Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/a2soliman/Air_Travel_Colombia.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/a2soliman/Air_Travel_Colombia/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据说明
该数据集由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算应用中心创建，包含2015年10月至2016年9月期间哥伦比亚205个机场集水区内的航空旅行量（总计35,131,561名乘客，其中国内23,539,364名，国际11,592,197名）与报告的寨卡病毒病例数。数据通过地理编码机场代码、Voronoi镶嵌确定集水区、结合行政边界和病例数据构建，用于研究人类流动性在蚊媒疾病传播中的作用及疾病传播模型。
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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