Waterfall疗养院/Garrawarra医院X光报告

Name: Waterfall疗养院/Garrawarra医院X光报告
Creator: NSW State Archives Collection

Waterfall疗养院/Garrawarra医院的X光报告索引及每周摘要，包含病人姓名和结果评语。

NSW State Archives Collection

Research Data Australia

文本HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

NRS-18681 | X-Ray reports [Waterfall Hospital for Consumptives / Waterfall Sanatorium / Garrawarra Hospital]

基本信息

模态

文本

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

Waterfall疗养院/Garrawarra医院X光报告

【一句话概览】

NRS-18681 系列收录 Waterfall Sanatorium（后称 Garrawarra Hospital）的 X 射线报告。该登记册卷首为患者姓名 A-Z 索引，其后是 X 射线拍摄的“week end”摘要。登记册内容包括患者姓名、勾选或叉号，以及关于 X 射线结果的评论。源站标签为历史研究、历史与考古学（来源 Research Data Australia）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《NRS-18681》。源站首次发布：2026-09-24。

【数据内容】

源站原始描述：This series contains the X-Ray reports from Waterfall Sanatorium later known as Garrawarra Hospital.This register contains an A-Z index of patient names at front of volume followed by ''week end'' summaries of X-rays taken. The register contains the following information: patient name, tick or cross, and a comment regarding the X-Ray result

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本系列收录了 Waterfall Sanatorium（后称 Garrawarra Hospital）的 X 射线报告。本登记册卷首包含患者姓名的 A-Z 索引，其后是所拍摄 X 射线的“week end”摘要。该登记册包含以下信息：患者姓名、勾号或叉号，以及关于 X 射线结果的备注。

【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-18681-x-garrawarra-hospital/2723421

原始链接

https://researchdata.edu.au/nrs-18681-x-garrawarra-hospital/2723421

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源站：https://researchdata.edu.au/nrs-18681-x-garrawarra-hospital/2723421

标准获取流程：

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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。

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))