electricsheepafrica/africa-energy-liberia

该数据集包含世界银行数据门户中关于利比里亚能源和采矿指标的数据。数据涵盖了能源生产、使用、依赖和效率等方面的信息，旨在反映世界经济增长对能源的需求以及能源使用的可持续性问题。数据集包含国家层面的汇总数据，每条记录代表一个国家的指标。数据最后更新于2026年3月27日，地理范围为利比里亚（LBR）。数据集经过Electric Sheep Africa整理，转换为适合机器学习的Parquet格式。

annotations_creators:
- 无标注（no-annotation）
language_creators:
- 获取型（found）
language:
- 英语（en）
license: CC-BY-4.0
multilinguality:
- 单语（monolingual）
size_categories:
- 小于1000条（n<1K）
source_datasets:
- 原始数据集（original）
task_categories:
- 表格回归（tabular-regression）
task_ids: []
tags:
- 非洲
- 人道主义
- 人道主义数据交换（Humanitarian Data Exchange，HDX）
- Electric Sheep Africa
- 发展
- 能源
- 指标
- LBR（利比里亚）
pretty_name: "利比里亚——能源与矿业"
dataset_info:
splits:
- name: train
num_examples: 523
- name: test
num_examples: 130

# 利比里亚——能源与矿业

**发布方**：世界银行集团 · **来源**：[人道主义数据交换（Humanitarian Data Exchange）](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-energy-and-mining-indicators-for-liberia) · **许可证**：`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-liberia)。

全球经济为维持经济增长、提升生活水平以及减缓贫困，对能源的需求持续攀升。但当前的能源使用趋势并不具备可持续性。随着全球人口增长与经济工业化程度加深，不可再生能源将愈发稀缺且成本高昂。本数据集收录的能源生产、使用、依赖度与效率相关数据，由世界银行基于国际能源署与二氧化碳信息分析中心的资料汇编而成。

本数据集的每一行均代表国家层面的汇总数据。该数据集在HDX平台的最后更新时间为2026-03-27。地理覆盖范围：**LBR（利比里亚）**。

*本数据集已由[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica)整理为适合机器学习的Parquet格式。*

---

## 数据集特征

| | |
|---|---|
| **领域** | 人口与人口统计 |
| **观测单元** | 国家层面汇总数据 |
| **总行数** | 654 |
| **列数** | 8（2个数值型，6个分类型，0个日期时间型） |
| **训练集拆分** | 523条 |
| **测试集拆分** | 130条 |
| **地理覆盖范围** | LBR（利比里亚） |
| **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

**地理类字段** — `country_name`（国家名称：利比里亚）、`country_iso3`（国家ISO3代码：LBR（利比里亚））、`year`（年份范围：1963.0–2025.0）。

**结果/测量类字段** — `value`（数值范围：0.0–340000000.0）。

**标识符/元数据字段** — `indicator_name`（指标名称：调整后储蓄：矿产耗减（当前美元）、调整后储蓄：能源耗减（当前美元）、可再生能源消费（占最终能源消费总量的百分比）），`indicator_code`（指标代码：NY.ADJ.DMIN.CD、NY.ADJ.DNGY.CD、EG.FEC.RNEW.ZS），`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-energy-liberia")
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（object） | 0.0% | 利比里亚 |
| `country_iso3` | 字符串（object） | 0.0% | LBR（利比里亚） |
| `year` | 64位整数（int64） | 0.0% | 1963.0 – 2025.0（平均值：2005.7416） |
| `indicator_name` | 字符串（object） | 0.0% | 调整后储蓄：矿产耗减（当前美元）、调整后储蓄：能源耗减（当前美元）、可再生能源消费（占最终能源消费总量的百分比） |
| `indicator_code` | 字符串（object） | 0.0% | NY.ADJ.DMIN.CD、NY.ADJ.DNGY.CD、EG.FEC.RNEW.ZS |
| `value` | 64位浮点数（float64） | 0.0% | 0.0 – 340000000.0（平均值：1054508.1729） |
| `esa_source` | 字符串（object） | 0.0% | HDX |
| `esa_processed` | 字符串（object） | 0.0% | 2026-04-27 |

---

## 数值型字段统计摘要

| 列名 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 中位数 |
|---|---|---|---|---|
| `year` | 1963.0 | 2025.0 | 2005.7416 | 2009.0 |
| `value` | 0.0 | 340000000.0 | 1054508.1729 | 7.6541 |

---

## 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化为蛇形命名法。将常见的缺失值标记（`N/A`、`null`、`none`、`-`、`unknown`、`no data`、`#N/A`）统一替换为`NaN`。本数据集以固定随机种子（42）按80/20的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

- 数据源自世界银行集团，尚未由Electric Sheep Africa进行独立验证。
- 自动化清洗流程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[原始HDX数据集页面](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-energy-and-mining-indicators-for-liberia)。

---

## 引用格式

bibtex
@dataset{hdx_africa_energy_liberia,
title = {Liberia - Energy and Mining},
author = {World Bank Group},
year = {2026},
url = {https://data.humdata.org/dataset/world-bank-energy-and-mining-indicators-for-liberia},
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。*