Medicare临终关怀使用与支出汇总报告
Medicare临终关怀使用与支出汇总报告，包含表格数据，可用于分析临终关怀服务利用和医疗支出。
基本信息
资源简介
Medicare临终关怀使用与支出汇总报告
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Medicare Hospice Use & Spending Aggregate Reports》。源站首次发布：2019-04-15。
【数据内容】
源站原始描述：### Content More details about each file are in the individual file descriptions. ### Context This is a dataset hosted by the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS). The organization has an open data platform found here and they update their information according the amount of data that is brought in. Explore CMS''''s Data using Kaggle and all of the data sources available through the CMS organization page * Update Frequency: This dataset is updated daily. ### Acknowledgements This da…
【数据结构与技术规格】
文件数 18 个，合计 4.72 MB。
【主题与分类】
主题标签：socrata。
【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/cms/medicare-hospice-use-spending-aggregate-reports
使用许可：Other (specified in description)。
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("cms/medicare-hospice-use-spending-aggregate-reports")
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 cms/medicare-hospice-use-spending-aggregate-reports
unzip medicare-hospice-use-spending-aggregate-reports.zip -d medicare-hospice-use-spending-aggregate-reports/
数据说明
该数据集包含美国联邦医疗保险（Medicare）下临终关怀服务的使用和支出汇总报告，数据以表格形式呈现，可用于分析临终关怀服务的利用情况和相关支出。
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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