SKM癌症医院白沙瓦数据集（2020-2025）
包含15种癌症类型、25项实验室检测指标的6年医院就诊趋势数据集。
基本信息
资源简介
SKM癌症医院白沙瓦数据集（2020-2025）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《SKM Cancer Hospital Peshawar Dataset (2020-2025)》。源站首次发布：2026-02-17。
【数据内容】
源站原始描述：### 🏥 Context\n**Shaukat Khanum Memorial Cancer Hospital & Research Centre (SKMCH&RC)** in Peshawar, Pakistan is the second SKMCH hospital, inaugurated on **December 29, 2015**. Located in Phase V, Hayatabad, Peshawar, this 8-storey facility on **6.25 acres** (450,000 sq ft) was constructed at a cost of Rs. 4 billion. It provides world-class cancer care with **75% of patients receiving free treatment**, serving patients from **Khyber Pakhtunkhwa (KPK), former FATA, and Afghanistan**.\n\nThe hosp…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 8.78 KB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions、data visualization、categorical。
【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/zkskhurram/skm-cancer-hospital-peshawar-dataset-2020-2025
使用许可：CC0: Public Domain。
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("zkskhurram/skm-cancer-hospital-peshawar-dataset-2020-2025")
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 zkskhurram/skm-cancer-hospital-peshawar-dataset-2020-2025
unzip skm-cancer-hospital-peshawar-dataset-2020-2025.zip -d skm-cancer-hospital-peshawar-dataset-2020-2025/
数据说明
该数据集包含15种癌症类型、25项实验室检测指标，覆盖2020年至2025年共6年的医院就诊趋势数据，数据来源于巴基斯坦开伯尔-普赫图赫瓦省白沙瓦市的SKMCH&RC医院。主要用于癌症相关的趋势分析研究。
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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