electricsheepafrica/africa-agriculture-rwanda
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该数据集包含来自世界银行数据门户的卢旺达农业和农村发展指标数据。数据集涵盖了农业输入、输出和生产力等方面的国家层面聚合数据，由联合国粮食及农业组织编制。数据集包含1625行数据，分为1300行的训练集和325行的测试集。数据集的地理范围是卢旺达（RWA），数据最后更新于2026-03-27。数据集由Electric Sheep Africa整理为适合机器学习的Parquet格式。
annotations_creators: 注释生成方式：无注释 language_creators: 语言数据来源：现有公开资源获取 language: 语言：英语 license: 许可协议：知识共享署名4.0国际许可协议（CC BY 4.0） multilinguality: 多语言属性：单语言 size_categories: 样本规模：1000 < 样本数量 < 10000 source_datasets: 源数据集：原始数据集 task_categories: 任务类别：表格回归任务 task_ids: 任务子类别：无 tags: 标签：非洲、人道主义、人道主义数据交换（Humanitarian Data Exchange，HDX）、Electric Sheep Africa、农业与畜牧业、发展、指标、卢旺达（RWA） pretty_name: "卢旺达——农业与农村发展" dataset_info: splits: - name: train num_examples: 1300 - name: test num_examples: 325 # 卢旺达——农业与农村发展 **发布方**：世界银行集团 · **来源**：[HDX](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-agriculture-and-rural-development-indicators-for-rwanda) · **许可协议**：`cc-by` · **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/)的相关数据。HDX平台上还提供了一份[整合后的国家数据集](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-combined-indicators-for-rwanda)。 全球70%的贫困人口生活在农村地区，农业是其主要收入与就业来源。然而土地与水资源的枯竭及退化，给足够生产粮食及其他农产品以维持当地生计、满足城市人口需求带来了严峻挑战。本数据集收录的数据涵盖由联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization, FAO）编制的农业投入、产出及生产力相关指标。 本数据集的每一行均代表国家级汇总数据。本数据集在HDX平台的最后更新时间为2026-03-27。地理覆盖范围：**卢旺达（RWA）**。 *本数据集已由[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica)整理为机器学习可用的Parquet格式。* --- ## 数据集特征 | | | |---|---| | **领域** | 粮食安全与营养 | | **观测单元** | 国家级汇总数据 | | **总样本行数** | 1,625 | | **列数** | 8列（2列数值型、6列分类型、0列日期型） | | **训练集划分** | 1,300行 | | **测试集划分** | 325行 | | **地理覆盖范围** | 卢旺达（RWA） | | **发布方** | 世界银行集团 | | **HDX平台最后更新时间** | 2026-03-27 | --- ## 变量 **地理相关变量** — `country_name`（国家名称：卢旺达）、`country_iso3`（国家ISO3代码：RWA）、`year`（年份范围：1960.0–2025.0）。 **结果/测量变量** — `value`（数值范围：-19.4386–3813976317.0874）。 **标识符/元数据变量** — `indicator_name`（指标名称：农村人口、农村人口占总人口比例、农村人口年度增长率）、`indicator_code`（指标代码：SP.RUR.TOTL、SP.RUR.TOTL.ZS、SP.RUR.TOTL.ZG）、`esa_source`（数据来源：HDX）、`esa_processed`（数据处理时间：2026-04-27）。 --- ## 快速上手 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-agriculture-rwanda") 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` | 字符型 | 0.0% | 卢旺达 | | `country_iso3` | 字符型 | 0.0% | RWA | | `year` | 64位整型 | 0.0% | 1960.0 – 2025.0（均值：1995.1268） | | `indicator_name` | 字符型 | 0.0% | 农村人口、农村人口占总人口比例、农村人口年度增长率 | | `indicator_code` | 字符型 | 0.0% | SP.RUR.TOTL、SP.RUR.TOTL.ZS、SP.RUR.TOTL.ZG | | `value` | 64位浮点型 | 0.0% | -19.4386 – 3813976317.0874（均值：39002196.5171） | | `esa_source` | 字符型 | 0.0% | HDX | | `esa_processed` | 字符型 | 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 | 2025.0 | 1995.1268 | 1997.0 | | `value` | -19.4386 | 3813976317.0874 | 39002196.5171 | 83.0744 | --- ## 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。列名统一转换为小写并规范为蛇形命名法。常见缺失值标记（`N/A`、`null`、`none`、`-`、`unknown`、`no data`、`#N/A`）被统一替换为`NaN`。本数据集使用固定随机种子（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格式文件。 --- ## 数据集局限性 - 本数据源自世界银行集团，并未经Electric Sheep Africa独立验证。 - 自动化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论说明与免责条款，请参阅[原始HDX数据集页面](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-agriculture-and-rural-development-indicators-for-rwanda)。 --- ## 引用格式 bibtex @dataset{hdx_africa_agriculture_rwanda, title = {Rwanda - Agriculture and Rural Development}, author = {World Bank Group}, year = {2026}, url = {https://data.humdata.org/dataset/world-bank-agriculture-and-rural-development-indicators-for-rwanda}, 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。尼日利亚拉各斯。*
