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一、数据集概况数据来源: 中华人民共和国国家统计局 https://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2023/ 整理者: ``https://github.com/adyliu/china_area`` 数据量(2023年): 665552 数据格式: csv.gz 或 sql.gz 级别: 1级：省、直辖市、自治区 2级：地级市 3级：市辖区、县（旗）、县级市、自治县（自治旗）、特区、林区 4级：镇、乡、民族乡、县辖区、街道 5级：村、居委会 城乡分类 (1开头是城镇，2开头是乡村) 111表示主城区； 112表示城乡接合区； 121表示镇中心区； 122表示镇乡接合区； 123表示特殊区域； 210表示乡中心区； 220表示村庄 code: 共12位(省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位) 按截图操作即可获取数据集  分省份2010-2024数据变化  二、读取数据 以 area_code_2024.csv.gz为例， 解压后得到 area_code_2024.csv，importpandas aspd df = pd.read_csv('area_code_2024.csv', header=None)#, names=['name', 'level', 'code', 'class'] df.columns = ['code', 'name', 'level', 'pcode', 'category'] print(len(df)) df.head(10) Run665552  三、查看区划等级 区划级别:1级：省、直辖市、自治区 2级：地级市 3级：市辖区、县（旗）、县级市、自治县（自治旗）、特区、林区 4级：镇、乡、民族乡、县辖区、街道 5级：村、居委会 3.1 省 查看所有省名字df[df['level']==1]['name'].values Runarray(['北京市', '天津市', '河北省', '山西省', '内蒙古自治区', '辽宁省', '吉林省', '黑龙江省', '上海市', '江苏省', '浙江省', '安徽省', '福建省', '江西省', '山东省', '河南省', '湖北省', '湖南省', '广东省', '广西壮族自治区', '海南省', '重庆市', '四川省', '贵州省', '云南省', '西藏自治区', '陕西省', '甘肃省', '青海省', '宁夏回族自治区', '新疆维吾尔自治区'], dtype=object) code: 共12位(省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位), 查看所有省的代码df[df['level']==1]['code'].astype(str).str[:2].values Runarray(['11', '12', '13', '14', '15', '21', '22', '23', '31', '32', '33', '34', '35', '36', '37', '41', '42', '43', '44', '45', '46', '50', '51', '52', '53', '54', '61', '62', '63', '64', '65'], dtype=object) 省份名和区划代码province_code_df = pd.DataFrame( {'province': df[df['level']==1]['name'].values, 'code':df[df['level']==1]['code'].astype(str).str[:2].values} ) province_code_df  3.2 市 code: 共12位(省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位), 查看所有市的代码city_code_df = pd.DataFrame( {'city': df[df['level']==2]['name'].values, 'code':df[df['level']==2]['code'].astype(str).str[:4].values} ) city_code_df  3.3 县 code: 共12位(省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位), 查看所有县的代码county_code_df = pd.DataFrame( {'county': df[df['level']==3]['name'].values, 'code':df[df['level']==3]['code'].astype(str).str[:6].values} ) county_code_df  3.4 镇 code: 共12位(省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位), 查看所有镇的代码zhen_code_df = pd.DataFrame( {'zhen': df[df['level']==4]['name'].values, 'code':df[df['level']==4]['code'].astype(str).str[:9].values} ) zhen_code_df  3.5 村 code: 共12位(省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位), 查看所有镇的代码village_code_df = pd.DataFrame( {'village': df[df['level']==5]['name'].values, 'code':df[df['level']==5]['code'].astype(str).str[:12].values} ) village_code_df  四、 城乡分类 城乡分类 (1开头是城镇，2开头是乡村) 111表示主城区； 112表示城乡接合区； 121表示镇中心区； 122表示镇乡接合区； 123表示特殊区域； 210表示乡中心区； 220表示村庄 查看所有的城镇#category以1为开头，即城镇 df[df['category'].astype(str).str.startswith('1')]  查看所有的镇中心区df[df['category']==121]   精选内容LIST | 社科(经管)可用数据集列表LIST | 文本分析代码列表LIST | 社科(经管)文本挖掘文献列表数据集 | 人民网政府留言板原始文本(2011-2023.12)数据集 | 人民日报/经济日报/光明日报 等 7 家新闻数据集可视化 | 人民日报语料反映七十年文化演变数据集 | 3571万条专利申请数据集(1985-2022年)数据集 | 专利转让数据集(1985-2021)数据集 | 288w政府采购合同公告明细数据（2023.09）代码 | 使用 3571w 专利申请数据集构造面板数据代码 | 使用「新闻数据集」计算 「经济政策不确定性」指数数据集 | 国省市三级gov工作报告文本代码 | 使用「新闻数据」生成概念词频「面板数据」代码 | 使用 3571w 专利申请数据集构造面板数据 |
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