美国痴呆症护理支出按州估算与预测2010-2050
美国痴呆症护理支出的历史估算与未来预测数据集，覆盖全国及各州，包含替代成本和放弃工资成本。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2024-06-24
资源简介
该数据集包含美国2010-2019年痴呆症相关非正式护理费用的回顾性估算，以及2030、2040和2050年在低增长和高增长情景下的前瞻性预测。数据涵盖美国全国、各州及哥伦比亚特区，费用包括替代成本和放弃工资成本，以2019年美元报告，用于分析痴呆症护理的经济负担。
下载信息
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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）
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
源站：https://ghdx.healthdata.org/node/549520
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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