electricsheepafrica/africa-agriculture-libya

该数据集由世界银行集团发布，来源于HDX平台，涵盖了利比亚1960年至2025年的农业和农村发展数据。数据集包含国家层面的汇总数据，涉及农业输入、输出和生产力的指标，如农村人口占总人口的百分比、农村人口、农村人口年增长率等。数据集分为训练集和测试集，分别包含1,294和323行数据。数据集的变量包括地理信息（国家名称、国家ISO3代码、年份）、结果测量（数值范围从-5.4618到2806807783.6314）和元数据（指标名称、指标代码、数据来源、处理日期等）。数据集经过整理，转换为Parquet格式，并进行了标准化处理。数据集的局限性包括数据未经独立验证、可能存在报告错误或定义不一致等问题。

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注释创建者：
- 无注释
语言采集方式：
- 现有公开资源
语言：
- 英语
许可证：cc-by-4.0
多语言属性：
- 单语言
数据规模：
- 1000 < 样本量 < 10000
源数据集：
- 原创数据集
任务类别：
- 表格回归
任务子项：
- 无
标签：
- 非洲
- 人道主义
- HDX
- Electric Sheep Africa
- 农业与畜牧业
- 发展
- 指标
- LBY
美观名称："利比亚——农业与农村发展"
数据集信息：
划分方式：
- 名称：训练集
样本数量：1294
- 名称：测试集
样本数量：323
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# 利比亚——农业与农村发展

**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-agriculture-and-rural-development-indicators-for-libya) · **许可证**：`cc-by` · **更新时间**：2026-03-27

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## 摘要

本数据集包含来自世界银行集团的[数据门户](http://data.worldbank.org/)相关数据。HDX平台上另有一份[整合型国家数据集](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-combined-indicators-for-libya)可供使用。

全球70%的贫困人口居住在农村地区，农业是其主要收入与就业来源。但土地与水资源的耗竭与退化，对足量生产粮食及其他农产品以维持当地民生、满足城市人口需求构成了严峻挑战。本数据集收录的指标涵盖了联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization, FAO）统计的农业投入、产出与生产力相关数据。

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：**LBY（利比亚）**。

*本数据集已由[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica)整理为适配机器学习的Parquet（列式存储格式）格式。*

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## 数据集特征

| | |
|---|---|
| **领域** | 粮食安全与营养 |
| **观测单元** | 国家层面汇总数据 |
| **总行数** | 1618 |
| **列数** | 8（2个数值型列，6个分类型列，0个日期时间列） |
| **训练集划分** | 1294行 |
| **测试集划分** | 323行 |
| **地理覆盖范围** | LBY（利比亚） |
| **发布方** | 世界银行集团 |
| **HDX最后更新时间** | 2026-03-27 |

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## 变量

**地理类变量** — `country_name`（国家名称：利比亚）、`country_iso3`（国家ISO3代码：LBY）、`year`（年份：范围1960.0–2025.0）。

**结果/测量变量** — `value`（指标数值：范围-5.4618–2806807783.6314）。

**标识符/元数据变量** — `indicator_name`（指标名称：农村人口占总人口比例、农村总人口、农村人口年度增长率）、`indicator_code`（指标代码：SP.RUR.TOTL.ZS、SP.RUR.TOTL、SP.RUR.TOTL.ZG）、`esa_source`（数据来源：HDX）、`esa_processed`（数据处理时间：2026-04-27）。

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## 快速上手

python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-agriculture-libya")
train = ds["train"].to_pandas()
test = ds["test"].to_pandas()

print(train.shape)
train.head()

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## 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（object） | 0.0% | 利比亚 |
| `country_iso3` | 字符型（object） | 0.0% | LBY |
| `year` | 64位整型（int64） | 0.0% | 1960.0 – 2025.0（平均值：1994.691） |
| `indicator_name` | 字符型（object） | 0.0% | 农村人口占总人口比例、农村总人口、农村人口年度增长率 |
| `indicator_code` | 字符型（object） | 0.0% | SP.RUR.TOTL.ZS、SP.RUR.TOTL、SP.RUR.TOTL.ZG |
| `value` | 64位浮点型（float64） | 0.0% | -5.4618 – 2806807783.6314（平均值：21223056.9998） |
| `esa_source` | 字符型（object） | 0.0% | HDX |
| `esa_processed` | 字符型（object） | 0.0% | 2026-04-27 |

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## 数值型变量统计摘要

| 列名 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 中位数 |
|---|---|---|---|---|
| `year` | 1960.0 | 2025.0 | 1994.691 | 1996.0 |
| `value` | -5.4618 | 2806807783.6314 | 21223056.9998 | 56.0 |

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## 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。列名均转换为小写并标准化为蛇形命名法（snake_case）。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。

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## 数据集局限性

- 本数据集源自世界银行集团，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。
- 如需查看发布方提供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-agriculture-and-rural-development-indicators-for-libya)。

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## 引用格式

bibtex
@dataset{hdx_africa_agriculture_libya,
title = {Libya - Agriculture and Rural Development},
author = {World Bank Group},
year = {2026},
url = {https://data.humdata.org/dataset/world-bank-agriculture-and-rural-development-indicators-for-libya},
note = {由Electric Sheep Africa（https://huggingface.co/electricsheepafrica）重新打包以适配机器学习任务}
}

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*[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica) — 非洲的机器学习数据集基础设施。尼日利亚拉各斯。*