复制数据：dxpr R包——从电子健康记录生成分析就绪数据（诊断和程序）
基于MIMIC-III新生儿队列，使用dxpr R包处理EHR诊断和程序记录，定义PDA病例与对照，生成分析就绪的合并症分组表格数据。
基本信息
资源简介
复制数据：dxpr R包——从电子健康记录生成分析就绪数据（诊断和程序）
【一句话概览】
本数据集是 Dataverse 公开的结构化表格数据集，收录 8 个文件、合计 76.79 KB，主题涵盖 Electronic health records、Analysis-ready data、Exploratory data analysis、R package、Computer and Information Science，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Replication Data for: dxpr: An R package for generating analysis-ready data from electronic health records—diagnoses and procedures.》。源站首次发布：2022-06-22。
【数据内容】
源站原始描述：Enriched electronic health records (EHRs) contain crucial information related to disease progression, and this information can help with decision-making in the health care field. Data analytics in health care is deemed as one of the essential processes that help accelerate the progress of clinical research. However, processing and analyzing EHR data are common bottlenecks in health care data analytics. The dxpr R package provides mechanisms for integration, wrangling, and visualization of clinic…
【数据结构与技术规格】
文件数 8 个，合计 76.79 KB。数据集 DOI：doi:10.57770/ZRNVCN。
【主题与分类】
主题标签：Electronic health records、Analysis-ready data、Exploratory data analysis、R package、Computer and Information Science、Medicine, Health and Life Sciences。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.lib.nycu.edu.tw/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.57770/ZRNVCN
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://dataverse.lib.nycu.edu.tw/citation?persistentId=doi:10.57770/ZRNVCN
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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