脑卒中诊断与健康指标数据
包含脑卒中患者健康指标和生活方式数据的表格数据集，可用于中风风险评估建模。
基本信息
资源简介
脑卒中诊断与健康指标数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Stroke Diagnosis and Health Metrics Data》。源站首次发布：2025-02-14。
【数据内容】
源站原始描述：#### **Description** This dataset provides a collection of patient health records, including key medical conditions, lifestyle habits, and biometric indicators related to stroke occurrence. It includes details on **age, gender, BMI, average glucose levels, hypertension, heart disease, diabetes status, smoking status, and socioeconomic status (SES)**. This dataset can be used for **predictive modeling, healthcare analytics, and medical research** to identify patterns in stroke risk factors. It is…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 813.60 KB。
【主题与分类】
主题标签：health。
【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/shriyashjagtap/stroke-diagnosis-and-health-metrics-data
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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("shriyashjagtap/stroke-diagnosis-and-health-metrics-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 shriyashjagtap/stroke-diagnosis-and-health-metrics-data
unzip stroke-diagnosis-and-health-metrics-data.zip -d stroke-diagnosis-and-health-metrics-data/
数据说明
本数据集包含与脑卒中（中风）诊断相关的患者健康指标和生活方式数据，如年龄、血压、血糖、BMI、吸烟史等，以表格形式提供，可用于分类或预测模型训练，以辅助脑卒中风险评估。
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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