DIVI重症监护登记处每日数据CSV
德国DIVI重症监护登记处每日CSV数据，汇总各行政区COVID-19重症病例和床位容量，用于疫情监测。
基本信息
资源简介
DIVI重症监护登记处每日数据CSV
【一句话概览】
该日数据CSV来自（来源 edoc.rki.de）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Tagesdaten-CSV aus dem DIVI-Intensivregister》。源站首次发布：2021-01-09。
【数据内容】
源站原始描述：Die Tagesdaten-CSV entspricht einem Auszug der Daten des DIVI-Intensivregisters. Die Datei enthält eine Aggregation der aktuellsten Meldungen pro Landkreis. Es werden die aktuell gemeldeten Anzahlen der COVID-19 Intensivfälle sowie die gemeldeten intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten angezeigt. Die Tagesdaten-CSV liefert dabei ausschließlich einen Blick auf die Daten gemäß dem Stand des betrachteten Tages. Die Daten sind im situationsbedingten Kontext aufbereitet, damit sind verschiedene…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：每日数据CSV对应于DIVI重症监护登记册的数据摘录。该文件包含每个县最新上报数据的汇总。其中显示了当前上报的COVID-19重症病例数以及上报的重症医学治疗能力。每日数据CSV仅提供所考察当日状态下数据的一个视图。这些数据是在情境背景下整理的，因此不同的每日数据CSV在情况下可能无法直接相互比较。最新上报数据将在所选考察时间窗口内，按所有上报区域和地点进行汇总。更多信息请参见 https://www.intensivregister.de/#/faq
【主题与分类】
主题标签：Intensivkapazität、Intensivregister、DIVI-Intensivregister、Intensivbetten、COVID-19 Fallzahlen、610 Medizin und Gesundheit。
【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://edoc.rki.de/handle/176904/7638
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
源站：https://edoc.rki.de/handle/176904/7638
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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