美国牙科程序费用按程序类型 (2026)
美国牙科程序费用按程序类型分类的全国统计数据，每行附有依据标签，适用于费用分析。
基本信息
资源简介
美国牙科程序费用按程序类型 (2026)
【数据集背景】
本数据集源站标题为《US Dental Procedure Cost by Procedure Type (2026)》。源站首次发布：2026-07-16。
【数据内容】
源站原始描述：## CORRECTION (v2, 13 July 2026) Version 1 of this dataset included per-state braces and veneers series and a "composite" cost index. An internal audit established those series were **not observed**: they were derived from the implant series by fixed multipliers. They have been **retracted and removed**. The implant series is genuine and independently validated (Spearman 0.945 vs the ASQ360deg/CareCredit Average Procedural Cost Study, n = 51). Please discard v1 copies. Full corrections log: Lice…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.02 KB。
【主题与分类】
主题标签：healthcare、united states、dentistry。
【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/calculsenligne/us-dental-procedure-cost-2026
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
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("calculsenligne/us-dental-procedure-cost-2026")
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 calculsenligne/us-dental-procedure-cost-2026
unzip us-dental-procedure-cost-2026.zip -d us-dental-procedure-cost-2026/
数据说明
该数据集包含美国牙科程序的费用信息，按程序类型分类，提供全国统计数据，每行带有明确依据标签。可用于分析牙科费用分布、趋势或建立费用预测模型。数据为表格形式。
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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