Post-COVID Conditions Dataset

该数据集适合研究COVID后嗅觉丧失、症状持续、共病和恢复状态,支持表格分类和风险建模。

aselasel
Kaggle
2026-01-01 更新
浏览 32
表格分类healthhealth conditionspublic healthcovid19COVID-19
Post-COVID Conditions Dataset

基本信息

模态
表格
大小
0.003596485 GB
任务类型
分类
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2026-01-01
版本
v1

资源简介

Post-COVID Conditions Dataset

【数据集背景】

源站首次发布:2025-09-18。

【数据内容】

源站原始描述:This dataset provides detailed estimates on Post-COVID Conditions, often referred to as "Long COVID," across the United States. The data is sourced from the Household Pulse Survey, a rapid response survey from the U.S. Census Bureau in partnership with the National Center for Health Statistics (NCHS) and other federal agencies. It presents the percentage of adults who have ever experienced Long COVID, who are currently experiencing it, and the extent to which these persistent symptoms limit thei…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 3.60 MB。

【主题与分类】

主题标签:health、health conditions、public health、covid19。

【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/ylmzasel/post-covid-conditions-dataset

使用许可:CC0: Public Domain。

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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("ylmzasel/post-covid-conditions-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 ylmzasel/post-covid-conditions-dataset
unzip post-covid-conditions-dataset.zip -d post-covid-conditions-dataset/

数据说明

COVID后遗症相关表格数据,可用于长期嗅觉或味觉异常等症状分析。

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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