这是一个相当大的任务，但是可以通过panda、lxml和f字符串的组合来完成。注意，在实际的csv中，一些间距等可能与问题中的不同，但是如果需要，可以进行调整。
主要构件是入院、诊断和日常干预部分的一系列模板;然后，将这些模板插入到它们各自的情节细节容器中，然后将情节细节容器插入到XML文档本身中。
通过添加一两个辅助函数，其中一些可能会得到简化，但恐怕我没有时间去尝试。

import pandas as pd
from lxml import etree

#the document skeleton
xml_string = """<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<dataroot xmlns:od="urn:schemas-microsoft-com:officedata" generated="2023-03-10T11:15:55">   
</dataroot>"""
doc = etree.XML(xml_string.encode())

#create the structure for each episode:
for a in admission['adNo']:
    #create an episode container:
    epi = etree.fromstring('<EpisodeDetails/>')
    #get episode data
    ad_det = admission[admission['adNo ']==a].to_csv(index=False, header=False).strip().split(',')
    #use f-strings to insert the details into an Admission template
    admit = f"""<Admission>
            <adNo>{ad_det[0]}</adNo>
            <FName>{ad_det[1]}</FName>
            <LName>{ad_det[2]}</LName>
            <D.O.B>{ad_det[3]}</D.O.B>            
        </Admission>"""
    #insert this into the Episode container
    epi.append(etree.fromstring(admit))

    #repeat the process for the diagnosis section:
    diags=diagnosis[diagnosis['adNo']==a].to_csv(index=False, header=False).strip().split('\r\n')
    for d in range(len(diags)):
        diag_det = diags[d].split(',')
        if len(diag_det)==4:
            #use the diagnosis template this time:
            diagno = f"""<diagnosis>
                <dascID>{diag_det[0]}</dascID>
                <description>{diag_det[1]}</description>
                <readCode>{diag_det[2]}</readCode>
                <adNo>{diag_det[3]}</adNo>
            </diagnosis>"""
            epi.append(etree.fromstring(diagno))

    #finally, do the same for daily interventions
    intervs = dailyIntervention[dailyIntervention['adNo']==a].to_csv(index=False, header=False).strip().split('\r\n')
    for d in range(len(intervs)):
        interv_det = intervs[d].split(',')
        if len(interv_det)==4:
            daily_i =f""" <dailyIntervention>
            <IntID>{interv_det[0]}</IntID>
            <activitydate>{interv_det[1]}</activitydate>
            <ecg>{interv_det[2]}</ecg>
            <adNo>{interv_det[3]}</adNo>
        </dailyIntervention>"""
            epi.append(etree.fromstring(daily_i))  
    #now append the whole thing to the document itself
    doc.append(epi)

#you need python 3.9 for this:
etree.indent(doc, space='  ')
print(etree.tostring(doc).decode())

输出应该是您预期的输出。

可以使用DataFrame.to_xml方法获取XML结构的各个部分，然后将它们组合起来：

import re
from textwrap import indent

re_data = re.compile("</?data>\n?")

dfs = {"Admission": admission, "diagnosis": diagnosis, "dailyIntervention": dailyIntervention}
groups = {}
for name, df in dfs.items():
    for adNo, sdf in df.groupby("adNo"):
        if adNo not in groups:
            groups[adNo] = ""
        xml_str = sdf.to_xml(index=False, row_name=name, xml_declaration=False)
        groups[adNo] += "\n" + re_data.sub("", xml_str).rstrip()

with open("result.xml", "w") as file:
    file.write('<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>\n')
    file.write('<dataroot>\n')
    for group in groups.values():
        xml_str = "<EpisodeDetails>" + group + "\n</EpisodeDetails>\n"
        file.write(indent(xml_str, " "))
    file.write("</dataroot>")

首先将相应的 Dataframe 收集到字典中，并将所需的标签名称作为关键字。然后按adNo对每个 Dataframe 进行分组（这里假设这是将 Dataframe 粘合在一起的相关密钥）并经由.to_xml将对应的XML结构提取到串中，移除根相关部分，并将组合后的字符串存储在以adNo为键的字典中，然后将各部分连接在一起，嵌入到EpisodeDetails标签中，并添加根级别。
如果您想要与预期输出中的日期时间格式完全相同，请事先转换相应列，例如：

admission["D.O.B"] = (
    pd.to_datetime(admission["D.O.B"], dayfirst=True)
    .dt.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
)