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疾病与症状记录的CSV数据集（含5000+条目）

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简介：
本数据集包含了超过5000个条目的疾病及相应症状信息，以CSV格式存储，便于研究人员和开发者进行医疗数据分析、模式识别以及辅助诊断工具开发。 该数据集包含800多种独特的疾病和600种不同的症状。每一种疾病都关联着不同数量的症状，如果某疾病的症状较少，则相关字段会留空。整个数据集中共有18列信息。

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  • 疾病与症状记录的CSV数据集（含5000+条目）
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    本数据集包含了超过5000个条目的疾病及相应症状信息，以CSV格式存储，便于研究人员和开发者进行医疗数据分析、模式识别以及辅助诊断工具开发。 该数据集包含800多种独特的疾病和600种不同的症状。每一种疾病都关联着不同数量的症状，如果某疾病的症状较少，则相关字段会留空。整个数据集中共有18列信息。
     
  • 疾病症状预测的数据集
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    该数据集旨在通过收集和分析各种疾病的症状信息，为疾病早期预警系统提供支持，帮助提高诊断准确性和效率。 此数据集旨在帮助学生创建疾病预测或医疗保健系统，并为他们提供必要的资源。 该数据集包含有关疾病的详细信息，包括症状、预防措施以及相关权重的数据。 通过使用文件处理技术，可以轻松清理这些数据，用户只需了解表格中行和列的结构即可。 具体而言： - 疾病种类：真菌感染、过敏、慢性胆汁淤积、药物反应、消化性溃疡、艾滋病、糖尿病、肠胃炎、支气管哮喘、高血压、偏头痛以及颈椎病。 - 其他信息包括瘫痪（脑出血）。
     
  • 食源性疾病数据记录CSV（19119条）【500010069】
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    本数据集包含19119条关于食源性疾病的详细记录，以CSV格式存储。这些记录提供了病患症状、发病时间及可能的致病食物等信息，旨在研究和预防食品相关疾病的发生。【500010069】 食源性疾病数据集包含了与食用受污染食品引发的疾病相关的信息集合。该数据集涵盖了各种食源性疾病、其病原体、受影响的人群以及地理位置等因素。它是研究人员、医疗保健专业人员和政策制定者了解食源性疾病的流行趋势、模式及影响的重要资源。
     
  • 心脏疾病与中风预防数据集 CSV（含3.5万+记录）
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    本数据集包含超过35,000条记录，旨在研究和预测心脏疾病及中风的风险因素，为医疗健康领域的科研提供支持。 该数据集是心血管疾病监测系统的一部分，旨在整合来自多个来源的指标以全面了解美国心血管疾病的公共卫生负担及相关风险因素。这些数据根据地理位置（国家、州、县及选定地点）以及各种健康状况和危险因素进行分类，包括心力衰竭等心脏问题与高血压等风险因子。此外，该数据库支持趋势分析，并允许按年龄组、性别和种族民族分层展示信息。
     
  • CSV格式的抑郁症与心理健康数据集（含825条记录）
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    这是一个包含825条记录的CSV格式的数据集合，专门用于研究抑郁症及其他心理健康问题。 RHMCD-20 数据集包含来自广泛来源的信息，包括孟加拉国的青少年、大学生、家庭主妇以及企业和公司的专业人士等群体的数据。这些数据用于分析抑郁症和心理健康状况。 该数据集中包含以下信息： - Age：代表参与者的年龄。 - Gender：表示参与者的性别。 - Occupation：代表参与者的职业。 - Days_Indoors ：表示参与者未出门的天数。 - Growing_Stress：表示参与者的压力与日俱增（是/否）。 - Quarantine_Frustration：隔离前两周的挫败感（是/也许/否）。 - Changes_Habits：代表饮食习惯和睡眠的重大变化（是/可能/否）。 - Mental_Health_History ： 上一代精神障碍的先例（是/否）。 - Weight_Change ：突出显示隔离期间体重的变化（是/可能/否） - Mood_Swings：代表极端的情绪变化，分为低、中和高三个等级。 - Coping_Struggles：表示无法应对日常问题或压力（是/也许/否）。 - Work_Interest ：表示参与者是否对工作失去兴趣（是/否）。 - Social_Weakness ：在与他人互动时传达精神虚弱的感觉（是/否）。
     
  • 心脏疾病数据集（含30万条记录，表格格式）
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    这是一个包含30万条记录的心脏疾病数据集，以表格形式呈现。数据集中包含了诊断、患者特征等多方面信息，适合用于心脏病研究和模型训练。 心脏病数据集包含30万条记录，并已完成数据清洗工作。该数据以Excel表格形式呈现，包括以下属性：HeartDisease（心脏病）、BMI（身体质量指数）、Smoking（吸烟情况）、AlcoholDrinking（饮酒习惯）、Stroke（中风历史）、PhysicalHealth（身体健康状况）、MentalHealth（心理健康状态）、DiffWalking（行走困难程度）、Sex（性别）和AgeCategory（年龄分类）。
     
  • 糖尿病数据集CSV格式含770条记录（Diabetes Dataset）
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    本数据集为糖尿病相关研究设计，包含770条详细记录，以CSV格式存储。每一记录均提供多项关键指标，便于分析与建模。 糖尿病是一种全球性的慢性疾病，严重影响着人们的健康状况。科研人员与医疗工作者常利用数据集来研究如何更好地理解和预防这种病症。本篇文章将详细介绍一个名为“糖尿病数据集 CSV”的资源，其中包括770条记录，涵盖其来源、内容以及潜在的应用价值。 该数据集由美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所提供，是科研领域的重要资料之一。它的主要目标在于通过一系列的诊断测量来预测患者是否患有糖尿病。每个记录代表一个个体，并包含多个特征变量，这些变量反映了患者的生理指标，有助于评估患糖尿病的风险。 CSV文件格式是一种通用的数据交换格式，特别适合于存储结构化的表格数据。“糖尿病数据集 CSV”中的每行表示一位患者的信息，而各个列则包含了各种特征和结果变量。例如，该数据集中可能包括年龄、性别、体重、身高及血压等基本信息，以及空腹血糖水平与胰岛素水平等直接关联到糖尿病的生物指标。 在770条记录中，每个个体的特征通常可以分为以下几类： 1. 基本人口统计信息：如年龄和性别。这些因素可能影响着患糖尿病的风险。 2. 生理测量值：例如体重、身体质量指数（BMI）及血压等。这些都是与糖尿病发生和发展密切相关的指标。 3. 生化标志物：包括空腹血糖水平以及糖化血红蛋白浓度，它们是诊断糖尿病的关键依据。 4. 长期并发症的迹象：如视网膜病变和肾功能情况，这些信息可以反映疾病的严重程度。 通过分析此数据集，研究者们能够探究不同特征与糖尿病患病率之间的关系，并揭示风险因素、建立预测模型或评估现有干预措施的效果。此外，该数据集规模适中，非常适合初学者进行数据分析实践，例如使用Python的Pandas库执行数据清洗和探索性数据分析（EDA），并应用机器学习算法如逻辑回归、决策树和支持向量机来构建预测模型。 总的来说，“糖尿病数据集 CSV”为研究提供了丰富的实证材料。无论是在学术领域还是临床实践中，该资源都能帮助我们更深入地了解糖尿病的成因，预测疾病的发展趋势，并可能推动新的预防和治疗策略的研发。通过CSV格式存储的数据易于处理与共享，从而促进了全球范围内的科研合作。
     
  • 人体疾病与病症数据库
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    《人体疾病与病症数据库》是一部全面收录各类常见及罕见疾病的参考书，涵盖症状描述、诊断标准和治疗建议等内容，为医疗工作者提供详尽的信息支持。 这段文字介绍了包含1500种疾病的资料库，并详细描述了每种疾病的主要病症。这些疾病共有200多种不同的症状表现。
     
  • 癌症患者数据集，包含100条记录
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    本数据集收录了100名癌症患者的医疗信息，旨在为癌症研究与治疗提供参考依据。涵盖诊断、治疗及预后等多维度细节。 用于KNN算法的癌症数据存储为csv文件，包含以下字段：id、诊断结果（B表示健康，“M”表示患病）、半径、纹理、周长、面积、光滑度、紧实度、对称性以及分形维度。
     
  • 疾病数据.csv
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    《疾病数据.csv》是一份包含各种疾病的数据库文件，记录了病名、症状、病因等详细信息，便于医学研究和数据分析。 医疗数据包括疾病、科室、病症等关系表，共有14000多条记录。这些数据来源于39健康网，并包含15项信息，涉及7类实体，约有3.7万个实体以及21万种实体之间的关系。