急性炎症数据集
包含膀胱炎和肾盂肾炎特征诊断的表格数据集，需严格保护隐私。
基本信息
资源简介
急性炎症数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《jckuri/BladderDataset》。源站首次发布：2019-07-15。
【数据内容】
源站原始描述：This machine learning system can diagnose 2 acute inflammations of bladder. The medical dataset contains features and diagnoses of 2 diseases of the urinary system: Inflammation of urinary bladder and nephritis of renal pelvis origin. This medical dataset truly needs privacy! Because we cannot divulge the sexually-transmitted diseases of patients. So, what we learned about PySyft and OpenMined is # Diagnosing Acute Inflammations of Bladder Abstract This machine learning system can diagnose 2 acu…
【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://github.com/jckuri/BladderDataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2019-08-25，引用时请注意版本时效。
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
git clone https://github.com/jckuri/BladderDataset.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/jckuri/BladderDataset/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Software Requirements
Please make sure that the following software is installed before running this machine learning system:
- Python 3.7.3 (imports: urllib.request, numpy, matplotlib.pyplot)
- PyTorch 1.1.0 (imports: torch, torch.autograd, torch.nn, torch.nn.functional, torch.optim)
- PySyft (imports: syft)
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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