肺炎流感患者入院登记索引（瓦兰加拉隔离营）
该数据集包含澳大利亚瓦兰加拉隔离营的肺炎流感患者入院登记索引，以文本形式的医疗记录呈现，主要用于研究传染病历史、公共卫生隔离措施及流感大流行的流行病学特征，为医学史和公共卫生政策分析提供历史数据支持。
基本信息
资源简介
肺炎流感患者入院登记索引（瓦兰加拉隔离营）
【一句话概览】
1918至1919年肺型流感暴发期间，为阻止这种高传染性疾病传播，当局实施了严格的卫生规定，并设立边境营地，沃兰加拉隔离营即为其中之一，所有入境该州者须在此隔离7天。相关入院登记册《肺型流感患者，沃兰加拉隔离营》现藏于昆士兰州档案馆。登记册中多数条目记录了患者的姓名、职业、住址及婚姻状况（来源 Research Data Australia，Creative Commons Attribution 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Pneumonic influenza patients, Wallangarra Quarantine Compound》。源站首次发布：2021-07-26。
【数据内容】
源站原始描述：Wallangarra Influenza Camp 1918-1919 - These Admission Registers - Pneumonic influenza patients, Wallangarra Quarantine Compound are held at Queensland State Archives. During the outbreak of pneumonic influenza in 1918 - 1919, strict health regulations were enforced to prevent the spread of this highly infectious disease. Border camps, such as Wallangarra Quarantine Compound, were established to keep all people entering the state in quarantine for a period of 7 days. Most of the entries give the…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：沃兰加拉流感营地 1918-1919 - 这些入院登记册——沃兰加拉隔离营的肺型流感患者记录，保存在昆士兰州档案馆。在1918年至1919年肺型流感爆发期间，实施了严格的卫生规定，以防这种高度传染性疾病的传播。边境营地，如沃兰加拉隔离营，被建立起来，要求所有进入该州的人在营地内隔离7天。大多数条目记录了患者的姓名、职业、地址以及婚姻状况。
【主题与分类】
主题标签：Queensland State Archives、epidemic、flu。
【获取与许可】
源站页面：https://researchdata.edu.au/pneumonic-influenza-patients-quarantine-compound/1733280
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0。
下载信息
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数据集获取
源站：https://researchdata.edu.au/pneumonic-influenza-patients-quarantine-compound/1733280
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- 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:
数据说明
该数据集是澳大利亚昆士兰州瓦兰加拉隔离营（Wallangarra Quarantine Compound）的肺炎流感患者入院登记索引。它包含历史上肺炎流感患者的入院记录，数据来源于昆士兰州档案馆的官方系列记录（S6604）。这些记录以文本形式存在，主要用于研究传染病历史、公共卫生政策以及流感大流行期间的隔离措施，为医学史和流行病学研究提供重要历史资料。
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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