卵巢癌风险与进展数据
卵巢癌风险与进展相关数据，以表格形式记录风险因素和疾病进展信息，用于研究分析。
基本信息
模态
表格
大小
0.03 GB
创建/更新时间
2025-01-16
资源简介
该数据集由医学数据处理、生物统计学与流行病学研究所（IBE）提供，包含卵巢癌风险因素和疾病进展的相关数据，以表格形式呈现，用于卵巢癌风险预测和进展分析研究。
下载信息
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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("datasetengineer/ovarian-cancer-risk-and-progression-data")
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 datasetengineer/ovarian-cancer-risk-and-progression-data
unzip ovarian-cancer-risk-and-progression-data.zip -d ovarian-cancer-risk-and-progression-data/
数据集大小约 0.03 GB。
数据说明
该数据集由医学数据处理、生物统计学与流行病学研究所（IBE）提供，包含卵巢癌风险因素和疾病进展的相关数据，以表格形式呈现，用于卵巢癌风险预测和进展分析研究。
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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