electricsheepafrica/africa-mauritania-coronavirus-covid-19-city-level

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- no-annotation
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- found
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- en
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- monolingual
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- 1K<n<10K
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pretty_name: "Mauritania: Coronavirus (Covid-19) City level"
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- name: test
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# Mauritania: Coronavirus (Covid-19) City level

**Publisher:** HERA - Humanitarian Emergency Response Africa · **Source:** [HDX](https://data.humdata.org/dataset/mauritania-coronavirus-covid-19-city-level) · **License:** `cc-by` · **Updated:** 2025-05-05

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## Abstract

Covid19 data at the city level in Mauritania - Infections (new cases), Deaths, Recoveries.

Each row in this dataset represents first-level administrative unit observations. Data was last updated on HDX on 2025-05-05. Geographic scope: **MRT**.

*Curated into ML-ready Parquet format by [Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica).*

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## Dataset Characteristics

| | |
|---|---|
| **Domain** | Public health |
| **Unit of observation** | First-level administrative unit observations |
| **Rows (total)** | 3,577 |
| **Columns** | 3 (0 numeric, 3 categorical, 0 datetime) |
| **Train split** | 2,861 rows |
| **Test split** | 715 rows |
| **Geographic scope** | MRT |
| **Publisher** | HERA - Humanitarian Emergency Response Africa |
| **HDX last updated** | 2025-05-05 |

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## Variables

**Geographic** — `id_date_iso_3_pays_id_pays_region_id_region_villes_id_villes_contaminés_décès_guéris_femme_homme_genre_non_spécifié_source` (1;16/01/2021;MRT;Mauritanie;6;Non spécifié;72;Non spécifié;61;15999;401;14431;;;15999;Ministère de la Santé , 2390;06/08/2021;MRT;Mauritanie;6;Dakhlet Nouadhibou;62;Chami;26;7;;;;;7;Agence Mauritanienne d'information, 2379;06/08/2021;MRT;Mauritanie;6;Brakna;61;M'Bagne;37;1;;;;;1;Agence Mauritanienne d'information).

**Identifier / Metadata** — `esa_source` (HDX), `esa_processed` (2026-04-04).

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## Quick Start

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-mauritania-coronavirus-covid-19-city-level")
train = ds["train"].to_pandas()
test = ds["test"].to_pandas()

print(train.shape)
train.head()
```

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## Schema

| Column | Type | Null % | Range / Sample Values |
|---|---|---|---|
| `id_date_iso_3_pays_id_pays_region_id_region_villes_id_villes_contaminés_décès_guéris_femme_homme_genre_non_spécifié_source` | object | 0.0% | 1;16/01/2021;MRT;Mauritanie;6;Non spécifié;72;Non spécifié;61;15999;401;14431;;;15999;Ministère de la Santé , 2390;06/08/2021;MRT;Mauritanie;6;Dakhlet Nouadhibou;62;Chami;26;7;;;;;7;Agence Mauritanienne d'information, 2379;06/08/2021;MRT;Mauritanie;6;Brakna;61;M'Bagne;37;1;;;;;1;Agence Mauritanienne d'information |
| `esa_source` | object | 0.0% | HDX |
| `esa_processed` | object | 0.0% | 2026-04-04 |

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## Numeric Summary

| Column | Min | Max | Mean | Median |
|---|---|---|---|---|
_No numeric columns._

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## Curation

Raw data was downloaded from HDX via the CKAN API and converted to Parquet. Column names were lowercased and standardised to snake_case. Common missing-value markers (`N/A`, `null`, `none`, `-`, `unknown`, `no data`, `#N/A`) were unified to `NaN`. The dataset was split 80/20 into train and test partitions using a fixed random seed (42) and saved as Snappy-compressed Parquet.

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## Limitations

- Data originates from HERA - Humanitarian Emergency Response Africa and has not been independently validated by ESA.
- Automated cleaning cannot correct for misreported values, definitional inconsistencies, or sampling bias in the original collection.
- Refer to the [original HDX dataset page](https://data.humdata.org/dataset/mauritania-coronavirus-covid-19-city-level) for the publisher's own methodology notes and caveats.

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## Citation

```bibtex
@dataset{hdx_africa_mauritania_coronavirus_covid_19_city_level,
title = {Mauritania: Coronavirus (Covid-19) City level},
author = {HERA - Humanitarian Emergency Response Africa},
year = {2025},
url = {https://data.humdata.org/dataset/mauritania-coronavirus-covid-19-city-level},
note = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)}
}
```

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*[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica) — Africa's ML dataset infrastructure. Lagos, Nigeria.*

annotations_creators: 标注创建者
- 无标注
language_creators: 语言数据采集方式
- 公开资源采集
language: 语言
- 英语
license: 授权协议
- 知识共享署名4.0协议（CC BY 4.0）
multilinguality: 多语言属性
- 单语言
size_categories: 数据规模区间
- 1000<n<10000
source_datasets: 源数据集类型
- 原创数据集
task_categories: 任务类别
- 表格分类
task_ids: 任务子类别
- 无
tags: 标签
- 非洲
- 人道主义
- HDX（人道主义数据交换平台）
- Electric Sheep Africa
- COVID-19
- 疾病
- 疫情暴发
- 死亡人数
- 健康
- HXL（人道主义交换语言）
- 西非
- MRT（毛里塔尼亚国家代码）
pretty_name: "毛里塔尼亚：新冠（COVID-19）城市级数据集"
dataset_info: 数据集信息
splits:
- name: 训练集
num_examples: 2861
- name: 测试集
num_examples: 715

# 毛里塔尼亚：新冠（COVID-19）城市级数据集

**发布方**：HERA——非洲人道主义应急响应组织 · **来源**：[HDX（人道主义数据交换平台）](https://data.humdata.org/dataset/mauritania-coronavirus-covid-19-city-level) · **授权协议**：`CC BY` · **最后更新时间**：2025-05-05

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## 摘要

本数据集包含毛里塔尼亚市级别的新冠疫情数据，涵盖新增确诊病例、死亡病例与康复病例。
数据集中每一行代表一个一级行政区域的观测记录。该数据最后一次在HDX平台更新的时间为2025年5月5日。地理覆盖范围：**MRT（毛里塔尼亚国家代码）**。
*本数据集已由[非洲电羊（Electric Sheep Africa）](https://huggingface.co/electricsheepafrica)整理为适用于机器学习的Parquet格式。*

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## 数据集特征

| | |
|---|---|
| **领域** | 公共卫生 |
| **观测单元** | 一级行政区域观测记录 |
| **总数据行数** | 3577 |
| **列数** | 3（0个数值型列、3个分类型列、0个日期时间型列） |
| **训练集划分** | 2861行 |
| **测试集划分** | 715行 |
| **地理覆盖范围** | MRT（毛里塔尼亚） |
| **发布方** | HERA——非洲人道主义应急响应组织 |
| **HDX平台最后更新时间** | 2025-05-05 |

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## 变量

**地理类变量**——`id_date_iso_3_pays_id_pays_region_id_region_villes_id_villes_contaminés_décès_guéris_femme_homme_genre_non_spécifié_source`（示例值：1;16/01/2021;MRT;毛里塔尼亚;6;未指定;72;未指定;61;15999;401;14431;;;15999;卫生部, 2390;06/08/2021;MRT;毛里塔尼亚;6;达赫莱特·努瓦迪布;62;沙米;26;7;;;;;7;毛里塔尼亚通讯社, 2379;06/08/2021;MRT;毛里塔尼亚;6;布拉克纳;61;姆巴涅;37;1;;;;;1;毛里塔尼亚通讯社）

**标识符/元数据类变量**——`esa_source`（数据来源：HDX），`esa_processed`（数据处理时间：2026-04-04）。

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## 快速上手

python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-mauritania-coronavirus-covid-19-city-level")
train = ds["train"].to_pandas()
test = ds["test"].to_pandas()

print(train.shape)
train.head()

---

## 数据模式

| 列名 | 数据类型 | 空值占比 | 取值范围/示例值 |
|---|---|---|---|
| `id_date_iso_3_pays_id_pays_region_id_region_villes_id_villes_contaminés_décès_guéris_femme_homme_genre_non_spécifié_source` | 字符型 | 0.0% | 1;16/01/2021;MRT;毛里塔尼亚;6;未指定;72;未指定;61;15999;401;14431;;;15999;卫生部, 2390;06/08/2021;MRT;毛里塔尼亚;6;达赫莱特·努瓦迪布;62;沙米;26;7;;;;;7;毛里塔尼亚通讯社, 2379;06/08/2021;MRT;毛里塔尼亚;6;布拉克纳;61;姆巴涅;37;1;;;;;1;毛里塔尼亚通讯社 |
| `esa_source` | 字符型 | 0.0% | HDX |
| `esa_processed` | 字符型 | 0.0% | 2026-04-04 |

---

## 数值型统计摘要

| 列名 | 最小值 | 最大值 | 均值 | 中位数 |
|---|---|---|---|---|
_无数值型列。_

---

## 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。将常见缺失值标记（`N/A`、`null`、`none`、`-`、`unknown`、`no data`、`#N/A`）统一替换为`NaN`。采用固定随机种子（42）将数据集按80/20的比例划分为训练集与测试集，并保存为Snappy压缩格式的Parquet文件。

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## 局限性说明

- 本数据集源自HERA——非洲人道主义应急响应组织，未经过非洲电羊的独立验证。
- 自动化清洗流程无法修正原始数据收集阶段存在的错报、定义不一致或抽样偏差问题。
- 如需查看发布方提供的方法论说明与免责声明，请参阅[原始HDX数据集页面](https://data.humdata.org/dataset/mauritania-coronavirus-covid-19-city-level)。

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## 引用格式

bibtex
@dataset{hdx_africa_mauritania_coronavirus_covid_19_city_level,
title = {Mauritania: Coronavirus (Covid-19) City level},
author = {HERA - Humanitarian Emergency Response Africa},
year = {2025},
url = {https://data.humdata.org/dataset/mauritania-coronavirus-covid-19-city-level},
note = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)}
}

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*[非洲电羊（Electric Sheep Africa）——非洲机器学习数据集基础设施，尼日利亚拉各斯。]*