electricsheepafrica/africa-environment-lesotho

该数据集名为莱索托 - 环境，包含来自世界银行数据门户的环境指标数据。数据集涵盖了莱索托国家层面的水、卫生、环境等领域的聚合数据，具体包括渔业生产（捕获、养殖和总产量）等指标。数据以国家为单位，时间跨度为1960年至2024年。数据集由Electric Sheep Africa整理为适合机器学习的Parquet格式，并分为训练集（3,788行）和测试集（947行）。数据集包含8个列（2个数值型，6个分类型），涉及国家名称、ISO3代码、年份、指标名称、指标代码、数值等字段。原始数据来自人道主义数据交换平台(HDX)，最后更新日期为2026年3月27日。annotations_creators: - 无标注 language_creators: - 现有数据源获取 language: - en license: cc-by-4.0 multilinguality: - 单语言 size_categories: - 1000 < 样本量 < 10000 source_datasets: - 原始数据集 task_categories: - 表格分类 - 表格回归 task_ids: [] tags: - 非洲 - 人道主义 - HDX（人道主义数据交换平台） - Electric Sheep Africa - 环境 - 指标 - LSO（莱索托国家代码） pretty_name: "莱索托——环境数据集" dataset_info: splits: - name: train num_examples: 3788 - name: test num_examples: 947 # 莱索托——环境数据集 **发布方：** 世界银行集团 · **数据源：** [HDX（人道主义数据交换平台）](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-environment-indicators-for-lesotho) · **许可证：** `cc-by` · **最后更新时间：** 2026-03-27 --- ## 摘要 本数据集包含来自世界银行[数据门户](http://data.worldbank.org/)的公开数据。HDX平台上还提供了一份[莱索托综合国家指标数据集](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-combined-indicators-for-lesotho)。 自然与人工环境资源——淡水、洁净空气、森林、草原、海洋资源以及农业生态系统——为社会与经济发展提供支撑与基础。保护此类资源的需求无国界之分。如今，世界银行是发展中国家环境升级改造的核心推动者与融资方之一。本数据集涵盖森林、生物多样性、碳排放与污染相关数据。其他与环境相关的指标可在农业与农村发展、能源与矿业、基础设施以及城市发展的数据页面中获取。 本数据集的每一行均代表国家层面的汇总数据。数据最后于2026-03-27在HDX平台更新。地理覆盖范围：**LSO（莱索托国家代码）**。 *本数据集已由[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica)整理为适配机器学习的Parquet格式。* --- ## 数据集特征 | | | |---|---| | **领域** | 水、环境卫生与个人卫生（WASH） | | **观测单元** | 国家层面汇总数据 | | **总样本行数** | 4735 | | **列数** | 8列（2个数值型，6个分类型，0个日期时间型） | | **训练集样本数** | 3788行 | | **测试集样本数** | 947行 | | **地理覆盖范围** | LSO（莱索托） | | **发布方** | 世界银行集团 | | **HDX平台最后更新时间** | 2026-03-27 | --- ## 变量说明 **地理类变量**：`country_name`（国家名称：莱索托）、`country_iso3`（国家ISO3代码：LSO）、`year`（年份范围：1960.0至2024.0）。 **结果/测量类变量**：`value`（数值范围：-110156097.9319至837323568.2872）。 **标识符/元数据类变量**：`indicator_name`（指标名称：捕捞渔业产量（吨）、水产养殖产量（吨）、渔业总产量（吨））、`indicator_code`（指标代码：ER.FSH.CAPT.MT、ER.FSH.AQUA.MT、ER.FSH.PROD.MT）、`esa_source`（数据来源：HDX）、`esa_processed`（数据处理时间：2026-04-27）。 --- ## 快速入门 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-environment-lesotho") train = ds["train"].to_pandas() test = ds["test"].to_pandas() print(train.shape) train.head() --- ## 数据结构 | 列名 | 数据类型 | 空值占比 | 取值范围/示例值 | |---|---|---|---| | `country_name` | 字符串型 | 0.0% | 莱索托 | | `country_iso3` | 字符串型 | 0.0% | LSO | | `year` | 整数型 | 0.0% | 1960.0 至 2024.0（均值：2000.763） | | `indicator_name` | 字符串型 | 0.0% | 捕捞渔业产量（吨）、水产养殖产量（吨）、渔业总产量（吨） | | `indicator_code` | 字符串型 | 0.0% | ER.FSH.CAPT.MT、ER.FSH.AQUA.MT、ER.FSH.PROD.MT | | `value` | 浮点型 | 0.0% | -110156097.9319 至 837323568.2872（均值：5985066.3869） | | `esa_source` | 字符串型 | 0.0% | HDX | | `esa_processed` | 字符串型 | 0.0% | 2026-04-27 | --- ## 数值型变量统计摘要 | 列名 | 最小值 | 最大值 | 均值 | 中位数 | |---|---|---|---|---| | `year` | 1960.0 | 2024.0 | 2000.763 | 2003.0 | | `value` | -110156097.9319 | 837323568.2872 | 5985066.3869 | 1.9528 | --- ## 数据整理流程 原始数据通过CKAN API从HDX平台下载并转换为Parquet格式。列名均转为小写并标准化为蛇形命名法。常见缺失值标记（`N/A`、`null`、`none`、`-`、`unknown`、`no data`、`#N/A`）均统一为`NaN`。本数据集以固定随机种子（42）按80/20比例划分为训练集与测试集，并保存为Snappy压缩的Parquet格式。 --- ## 数据集局限性 - 本数据集源自世界银行集团，尚未由Electric Sheep Africa（ESA）进行独立验证。 - 自动化数据清洗无法修正原始数据收集中的错报值、定义不一致或抽样偏差问题。 - 如需了解发布方的方法说明与注意事项，请参阅[HDX平台原始数据集页面](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-environment-indicators-for-lesotho)。 --- ## 引用格式 bibtex @dataset{hdx_africa_environment_lesotho, title = {Lesotho - Environment}, author = {World Bank Group}, year = {2026}, url = {https://data.humdata.org/dataset/world-bank-environment-indicators-for-lesotho}, note = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)} } --- *[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica) — 非洲机器学习数据集基础设施提供商，尼日利亚拉各斯。*