美国牙医目录数据集

结构化美国牙医目录数据集,含位置、联系与执业信息。

Shahid IrfanShahid Irfan
kaggle
2026-04-23 更新
浏览 30
表格healthtexthealthcarepublic healthmental health
US Dentist Directory Dataset

基本信息

模态
表格
大小
0.003414792 GB
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2026-04-23
版本
v1

资源简介

美国牙医目录数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《US Dentist Directory Dataset》。源站首次发布:2026-04-23。

【数据内容】

源站原始描述:**🦷 USA Dentist Sample Dataset – April 2026 ** This dataset contains 1,000 structured dentist records across the United States, extracted using a scalable data pipeline built on Apify. It is designed as a high-quality sample dataset demonstrating the structure, depth, and scalability of healthcare provider data for analytics, business intelligence, and lead generation. **🧾 Dataset Overview ** Each row represents a dentist or dental clinic and includes structured attributes such as: name – Dentis…

【数据结构与技术规格】

文件数 3 个,合计 3.41 MB。

【主题与分类】

主题标签:health、text、healthcare、public health、mental health。

【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/shahidirfan/us-dentist-directory-dataset-1000-rows

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("shahidirfan/us-dentist-directory-dataset-1000-rows")
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 shahidirfan/us-dentist-directory-dataset-1000-rows
unzip us-dentist-directory-dataset-1000-rows.zip -d us-dentist-directory-dataset-1000-rows/

数据说明

包含美国牙医的位置、联系方式和执业信息的结构化表格数据集,可用于牙医目录管理与分析。

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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