与医学病症相关的药物
包含用于多种医学病症的药物信息表格数据集，支持药物与病症关联分析。
基本信息
资源简介
与医学病症相关的药物
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Drugs Related to Medical Conditions》。源站首次发布：2022-12-04。
【数据内容】
源站原始描述：Data contains details of various drugs used for medical conditions like Acne Cancer Heart Disease etc. Side effects and other details of drug can be found in the following dataset Major Column Descriptors: **activity**: Activity is based on recent site visitor activity relative to other medications in the list. Data was gathered from **rx_otc**: Rx-to-OTC switch is the transfer of proven prescription drugs to nonprescription, where OTC (Over-the-counter) = Medication that can be purc…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.07 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、health conditions、nlp、ratings and reviews、drugs and medications、medicine。
【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/jithinanievarghese/drugs-related-to-common-treatments
使用许可：CC0: Public Domain。
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("jithinanievarghese/drugs-related-to-common-treatments")
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 jithinanievarghese/drugs-related-to-common-treatments
unzip drugs-related-to-common-treatments.zip -d drugs-related-to-common-treatments/
数据说明
该数据集收集了用于多种医学病症的药物信息，以表格形式呈现，涵盖药物与病症的关联关系，可用于药物推荐、疾病治疗分析等任务。
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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