VPRS 17840 出院患者登记表（拉伦德尔精神病医院）

Name: VPRS 17840 出院患者登记表（拉伦德尔精神病医院）
Creator: Public Record Office Victoria

拉伦德尔精神病医院患者出院登记数据集，记录患者出院、转移、死亡等事件及相关个人与临床信息。

Public Record Office Victoria

Research Data Australia

表格HISTORICAL STUDIESHISTORY AND ARCHAEOLOGY

VPRS 17840 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 17840 出院患者登记表（拉伦德尔精神病医院）

【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 17840 Discharge Register Of Patients (Larundel Psychiatric Hospital)》。源站首次发布：2017-11-13。

【数据内容】

源站原始描述：Within twenty-four hours after the discharge, removal or escape of any patient the clerk of the asylum was to make and sign an entry to record this occurrence in the Discharge Register also known as the Register of Discharges, Removals and Deaths. This was required under the provisions of section 23 of the Lunacy Statute 1867. Subsequent legislation included similar provisions. An entry was also to be made in the Register of Patients and a written notice was to be sent to the Chief Secretary.The…

【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-17840-discharge-psychiatric-hospital/987394

原始链接

https://researchdata.edu.au/vprs-17840-discharge-psychiatric-hospital/987394

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源站：https://researchdata.edu.au/vprs-17840-discharge-psychiatric-hospital/987394

标准获取流程：

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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))