脑出血数据集

包含94名脑出血患者临床信息的数据集,来自高复杂度医院。

Franco FalcoFranco Falco
kaggle
2024-07-20 更新
浏览 27
表格data analyticsneurosciencemedicinedecision treek-means
Cerebral hemorrhage dataset

基本信息

模态
表格
大小
0.000021552 GB
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2024-07-20
版本
v1

资源简介

脑出血数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Cerebral hemorrhage dataset》。源站首次发布:2024-07-20。

【数据内容】

源站原始描述:Dataset containing information on 94 patients admitted to a high complexity hosp

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 21.55 KB。

【主题与分类】

主题标签:data analytics、neuroscience、medicine、decision tree、k-means。

【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/ffalco/cerebral-hemorrhage-dataset

使用许可:CC0: Public Domain。

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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("ffalco/cerebral-hemorrhage-dataset")
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 ffalco/cerebral-hemorrhage-dataset
unzip cerebral-hemorrhage-dataset.zip -d cerebral-hemorrhage-dataset/

数据说明

该数据集包含94名入住高复杂度医院的脑出血患者的临床信息,可用于脑出血相关特征分析或预测任务。

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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