恶性肿瘤与医疗人员数据集

包含恶性肿瘤新病例、发病率、医疗人员薪资和人口数据的多表格数据集。

rstats-tarturstats-tartu
GitHub
2022-01-09 更新
浏览 23
表格恶性肿瘤表格

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2022-01-09

资源简介

该数据集包含多个文件:恶性肿瘤新病例数据(按部位、性别、年龄组分类)、恶性肿瘤年龄特异发病率数据(按部位、性别分类)、医疗保健人员平均月薪及额外支付数据(按职业、年龄组分类)、年度平均人口数据(按性别、年份、年龄组分类),以及一个待处理的问题数据集。数据格式包括JSON、CSV和TSV。

原始链接

https://github.com/rstats-tartu/datasets

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/rstats-tartu/datasets.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/rstats-tartu/datasets/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录(使用方式)

Downloading files from datasets repository

We had problem with reading quiz.csv file directly from its GitHub url:

library(readr)
url <- "https://raw.githubusercontent.com/rstats-tartu/datasets/master/quiz.csv"
quiz <– read_csv(url)

For some people using read_csv() directly with url gave an error.
Here’'s simple workaround: first download this quiz.csv file and then import to R, see below.

Get file url.
Click on the file name you want to download.
You need to see raw contents of the file.
Find button “Raw” and click on it, you will see raw text.
Copy url from browser.

Download file.
First, we create folder called “data” to host all necessary data files.

dir.create("data")

Function will issue a warning when dir already exists.

First download file into “data” directory:

download.file(url, "data/quiz.csv")

Read file:

library(readr)
library(dplyr)

quiz <- read_csv("data/quiz.csv")
quiz

This can be used with all other files too.
Just change url and file name accordingly.

Imported quiz data needs some munging:

colnames(quiz) <- c("time","education", "supervision", "stats_course",
                    "analysed_data", "proficiency", "junk", "plan_before",
                    "decide_after","publication_bias","publish_all",
                    "collect_more","different_method")


## 数据加载示例(表格/文本类)

```python
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))

完整仓库:github.com/rstats-tartu/datasets

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