MS-PINPOINT项目使用的数据分布
MS-PINPOINT项目使用的多发性硬化症患者人口统计数据分布。
基本信息
资源简介
MS-PINPOINT项目使用的数据分布
【一句话概览】
MS-PINPOINT 项目数据分布数据集属于 UCLH 的 SAFEHR 计划，旨在公（来源 figshare，CC0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Distribution of data used in the MS-PINPOINT project》。源站首次发布：2024-11-26。
【数据内容】
源站原始描述：This item is part of the SAFEHR scheme at UCLH. The purpose of the scheme is to publicly display what kinds of patient data we use, to encourage collaboration and transparency. More information can be found at This dataset describes the structured health records used as part of the MS-PINPOINT project at UCL. It mainly describes the patient demographics such as patient reported gender, ethnicity and other features. Any category with less than 5 entries is not reported in line with privacy guidel…
主表 DistributionOfValues.csv 含 4 列、样本前 49 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 102.93 KB。DistributionOfValues.csv：text/csv，102.93 KB。数据集 DOI：10.5522/04/27604563.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Neurology and neuromuscular diseases。主题标签：multiple sclerosis。
【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。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://rdr.ucl.ac.uk/articles/dataset/Distribution_of_data_used_in_the_MS-PINPOINT_project/27604563
使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。
规范引用：Ford, Benjamin (2024). Distribution of data used in the MS-PINPOINT project. University College London. Dataset
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。
暂未开放公开下载
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
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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