症状性上尿路梗阻数据集（资源匮乏地区）
数据集包含2011-2017年尼日利亚东南部两家医院症状性上尿路梗阻患者的医疗记录回顾数据，以表格形式呈现，适用于资源匮乏地区该疾病的分析。
基本信息
模态
表格
大小
0.000055032 GB
创建/更新时间
2020-01-04
资源简介
该数据集源于对尼日利亚东南部资源匮乏地区两家医院（尼日利亚大学教学医院和Hansa诊所）2011年至2017年间症状性上尿路梗阻患者医疗记录的回顾性审查，以表格形式呈现，可用于分析该疾病的流行病学、临床表现及治疗结果。
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。
免登录有偿下载
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://data.mendeley.com/datasets/kzywcjt93m
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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