NRS-4859 麻风病案例文件

Name: NRS-4859 麻风病案例文件
Creator: NSW State Archives Collection

新南威尔士州麻风病患者的入院、治疗、死亡或出院记录，历史医疗档案。

NSW State Archives Collection

Research Data Australia

文本HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

基本信息

模态

文本

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

NRS-4859 麻风病案例文件

【一句话概览】

NRS-4859 为与新南威尔士州麻风病病例相关的文件，记录患者入院、治疗、死亡或出院信息，每份文件对应一名患者。编号为 (8/1371-72)，共 2 盒。该描述摘自《新南威尔士州档案馆简明指南》第三版（2000年）。标签：历史研究、历史与考古（来源 Research Data Australia）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《NRS-4859》。源站首次发布：2026-09-26。

【数据内容】

源站原始描述：These are files relating to leprosy cases in New South Wales, containing information about the admission, treatment and death or discharge of patients. Each file relates to an individual patient. (8/1371-72). 2 boxes. Note: This description is extracted from Concise Guide to the State Archives of New South Wales, 3rd Edition 2000

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：这些是与新南威尔士州麻风病病例有关的档案，包含患者入院、治疗以及死亡或出院的信息。每份档案对应一位患者。(8/1371-72)。2盒。注：本描述摘录自《新南威尔士州档案馆简明指南》，2000年第3版。

【主题与分类】

主题标签：HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面：https://researchdata.edu.au/nrs-4859-leprosy-case-files/172171

原始链接

https://researchdata.edu.au/nrs-4859-leprosy-case-files/172171

访问原始数据

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付，我们提供全链路闭环服务，让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持？联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

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。

暂未开放

公开下载

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。

免登录

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://researchdata.edu.au/nrs-4859-leprosy-case-files/172171

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。

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))