riSCC：皮肤鳞状细胞癌不良预后个性化风险模型
皮肤鳞状细胞癌个性化风险模型的补充表格和图表数据，用于评估不良预后风险。
基本信息
资源简介
riSCC：皮肤鳞状细胞癌不良预后个性化风险模型
【一句话概览】
本资源标题为“riSCC：一种针对皮肤鳞状细胞癌不良结局发生的个性化风险模型”，源站原始描述为“riSCC 补充表格和图”。共包含 1 个文件，文件合计大小 446.6 KB（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《riSCC: A personalized risk model for the development of poor outcomes in cutaneous squamous cell carcinoma》。源站首次发布：2025-02-24。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 446.65 KB。数据集 DOI：10.17632/p7jrtfdz4g.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/p7jrtfdz4g
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。
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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。
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/p7jrtfdz4g
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
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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