VPRS 17825 拉伦德尔精神病医院病人入院与出院登记册

Name: VPRS 17825 拉伦德尔精神病医院病人入院与出院登记册
Creator: Public Record Office Victoria

拉伦德尔精神病医院病人入院与出院登记册，包含患者人口学、临床及入院类型等结构化历史数据。

Public Record Office Victoria

Research Data Australia

表格HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

VPRS 17825 Admission and Discharge Register of Patients (Larundel Psychiatric Hospital)

基本信息

模态

表格

创建/更新时间

2026-11-04

资源简介

VPRS 17825 拉伦德尔精神病医院病人入院与出院登记册

【一句话概览】

本数据集是 Research Data Australia 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY，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《VPRS 17825 Admission and Discharge Register of Patients (Larundel Psychiatric Hospital)》。源站首次发布：2017-11-06。

【数据内容】

源站原始描述：This series records patient admissions to Larundel Psychiatric Hospital (VA 5082).From at least 1845 and the proclamation of An Act for the Regulation of the Care and Treatment of Lunatics (8 & 9 Vic c.100), public asylums and licensed houses were required to maintain a Register of Patients. Initially the register maintained by licensed houses was officially known as the Book of Admissions. In some institutions the Register was also known as an Admissions Register or as an Admission and Discharg…

【主题与分类】

主题标签：HISTORICAL STUDIES、HISTORY AND ARCHAEOLOGY。

【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://researchdata.edu.au/vprs-17825-admission-psychiatric-hospital/981787

原始链接

https://researchdata.edu.au/vprs-17825-admission-psychiatric-hospital/981787

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源站：https://researchdata.edu.au/vprs-17825-admission-psychiatric-hospital/981787

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))