
全国含编码县域农产品产量
一行是一个县一年的一种农产品产量,产品有粮食、稻谷、小麦、油料、棉花、水果、茶叶等,单位见“单位”字段。
v3 生效中 · 2026/11/15 发布险种标签:农业保险时间跨度:2000–2022 年数据出处 出处待核实
- 记录
- 28.9 万
- 字段
- 10
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
10 个字段,8 个没有空值,1 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 10 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 289,110 行计算。
关于这个数据集
一行是一个县一年的一种农产品产量,产品有粮食、稻谷、小麦、油料、棉花、水果、茶叶等,单位见“单位”字段。共 3012 个县级地区代码,每年有数的县从约 1400 个到约 2400 个不等,2000–2022 年,2022 年取自 2000–2022 年的新版整理表。可用于农业保险承保标的评估、产量风险建模及区域农业经济分析。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 统计年度year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 地区编码IDregion_code | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 | ||
| 县域代码county_code规律 1:县域代码的字段规律字段规律:county_code_current由县域代码扩增得出。键:县级区划代码(2019 年版)。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | 通常对应行政区划代码 | ||
| 县域名称county键:区县名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 所属地级市city键:城市名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 99% | — | ||
| 所属省份province键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 产品种类product_name | 文本 | 原生 | 100% | 如粮食、水果、茶叶等 原表列名:产品种类或名称 | ||
| 单位unit | 文本 | 原生 | 100% | 如吨 | ||
| 产量output_amount | 小数 | 原生 | 100% | 单位见unit字段,通常为吨 | ||
| 县域代码(现行)county_code_current规律 1:县域代码(现行)的字段规律字段规律:county_code_current由县域代码扩增得出。键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,99.5% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:县域代码(现行) | 100%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 县域代码按新旧代码对照换成的现行区划代码。医保的市本级代码换成地级代码。对不上的为空 |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 统计年度year | 地区编码IDregion_code | 县域代码county_code | 县域名称county | 所属地级市city | 所属省份province | 产品种类product_name | 单位unit | 产量output_amount | 县域代码(现行)county_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2000 | 20408036 | 350321 | 莆田县 | 莆田市 | 福建省 | 粮食 | 吨 | 242557.05 | — |
| 2 | 2000 | 20408036 | 350321 | 莆田县 | 莆田市 | 福建省 | 水果 | 吨 | 25026 | — |
| 3 | 2000 | 20408036 | 350321 | 莆田县 | 莆田市 | 福建省 | 茶叶 | 吨 | 85 | — |
| 4 | 2000 | 20408036 | 350321 | 莆田县 | 莆田市 | 福建省 | 甘蔗 | 吨 | 662 | — |
| 5 | 2000 | 20408036 | 350321 | 莆田县 | 莆田市 | 福建省 | 油料 | 吨 | 10331 | — |
| 6 | 2000 | 20407582 | 532130 | 威信县 | 昭通地区 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 2433 | 530629 |
| 7 | 2000 | 20407583 | 532131 | 水富县 | 昭通地区 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 401 | 530681 |
| 8 | 2000 | 20406826 | 532301 | 楚雄市 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 25666 | 532301 |
| 9 | 2000 | 20406827 | 532322 | 双柏县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 5574 | 532322 |
| 10 | 2000 | 20406828 | 532323 | 牟定县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 12868 | 532323 |
| 11 | 2000 | 20406829 | 532324 | 南华县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 5804 | 532324 |
| 12 | 2000 | 20406830 | 532325 | 姚安县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 5965 | 532325 |
| 13 | 2000 | 20406831 | 532326 | 大姚县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 14103 | 532326 |
| 14 | 2000 | 20406832 | 532327 | 永仁县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 3421 | 532327 |
| 15 | 2000 | 20406833 | 532328 | 元谋县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 2282 | 532328 |
| 16 | 2000 | 20406834 | 532329 | 武定县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 13368 | 532329 |
| 17 | 2000 | 20406835 | 532331 | 禄丰县 | 楚雄彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 15962 | 532302 |
| 18 | 2000 | 20406837 | 532501 | 个旧市 | 红河哈尼族彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 1612 | 532501 |
| 19 | 2000 | 20406838 | 532502 | 开远市 | 红河哈尼族彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 3119 | 532502 |
| 20 | 2000 | 20406839 | 532522 | 蒙自县 | 红河哈尼族彝族自治州 | 云南省 | 豆类 | 吨 | 3572 | 532503 |
03版本
每次发布,都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本,旧版本保留。
版本 v32026/11/15 发布
生效中289,110 行 · 10 个字段 · 初始导入(比 v2 字段增加 1 个)
版本 v22026/11/15 发布
历史版本289,110 行 · 9 个字段 · 初始导入(比 v1 行数增加 11,050,字段减少 1 个)
版本 v12026/11/14 发布
历史版本278,060 行 · 10 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
按键连到地区,能和不少于 72 个数据集连接。另外,它带年份或日期,能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组,对上的行多的在前。
按 区县 + 省份 + 年份 能连
107 个数据集 · 本数据集 289,043 行有区县- 历年县级以上行政区划代码参照区域底数 · 14.3 万 行 · 连接字段 region_code、province_code、year按区县对上本数据集 289,043 行(99%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 issue_date、province、region_code按区县对上本数据集 289,043 行(99%)
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 region_code、province_code、valid_from按区县对上本数据集 289,043 行(99%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year、county_code、province_code按区县对上本数据集 288,887 行(99%)
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 date、province、county_code按区县对上本数据集 288,887 行(99%)
- 全国区县路网密度区域底数 · 3.2 万 行 · 连接字段 province_name、county_code_2、year按区县对上本数据集 288,887 行(99%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、division_year、region_code按区县对上本数据集 288,887 行(99%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、division_year、region_code按区县对上本数据集 288,887 行(99%)
- 县级暴雨重现期自然灾害 · 2,899 行 · 连接字段 region_code、province、first_year按区县对上本数据集 288,855 行(99%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 adcode、page_publish_time、pname按区县对上本数据集 288,788 行(99%)
- 县级区域夜光指数区域底数 · 1.7 万 行 · 连接字段 province、county_code、year按区县对上本数据集 288,780 行(99%)
- 区县最低工资标准区域底数 · 5.6 万 行 · 连接字段 year、county_code、province按区县对上本数据集 288,779 行(99%)
按 省份 + 年份 能连
467 个数据集 · 本数据集 289,110 行有省份- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year、province_name按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_province、month按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 province、reg_date按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 省级社会经济指标区域底数 · 154.5 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 省级教育统计面板区域底数 · 143.5 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市市辖区社会经济指标区域底数 · 86.6 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 省级统计年鉴长序列指标区域底数 · 74.4 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
按 区县 + 省份 能连
18 个数据集 · 本数据集 289,043 行有区县- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 region_code、province_code按区县对上本数据集 289,011 行(99%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 village_code、province_code按区县对上本数据集 288,887 行(99%)
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 county_code、province_code按区县对上本数据集 288,855 行(99%)
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 288,729 行(99%)
- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 288,696 行(99%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 288,024 行(99%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 285,302 行(98%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 273,197 行(94%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 province_code、region_code按区县对上本数据集 249,649 行(86%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 224,882 行(77%)
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 189,256 行(65%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 171,768 行(59%)
按 区县 + 年份 能连
16 个数据集 · 本数据集 289,043 行有区县- 行政区划新旧代码对照参照区域底数 · 7,388 行 · 连接字段 old_code、valid_from按区县对上本数据集 289,043 行(99%)
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code、start_date按区县对上本数据集 288,344 行(99%)
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 county_code、year按区县对上本数据集 287,598 行(99%)
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 year、region_code按区县对上本数据集 281,819 行(97%)
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 256,432 行(88%)
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 old_code、change_year按区县对上本数据集 246,017 行(85%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 pub_date、applicant_address_county_code按区县对上本数据集 170,318 行(58%)
- 全国电厂点位建筑设施 · 4,274 行 · 连接字段 commissioning_year、county_code按区县对上本数据集 156,932 行(54%)
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date、county_code按区县对上本数据集 77,929 行(26%)
- 区县淘宝村数量区域底数 · 6,183 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 63,045 行(21%)
- 全国上市公司专利全量企业主体 · 6.4 万 行 · 连接字段 address_county_code、application_date按区县对上本数据集 61,624 行(21%)
- 全国及城市建成区绿地指标区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 54,781 行(18%)
按 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 289,110 行有省份- 地级市空间权重关系区域底数 · 38.4 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 并购重组交易涉及方明细企业主体 · 32.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 全国养老机构明细医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 七普分省分行业就业人口区域底数 · 4.4 万 行 · 连接字段 region按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 上市公司注册地信息企业主体 · 4,530 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 全国司法鉴定机构医疗药械 · 2,917 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 省级邻接空间权重区域底数 · 961 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 289,110 行(100%)
按 区县 能连
12 个数据集 · 本数据集 289,043 行有区县- 县级地形起伏度自然灾害 · 2,873 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 288,093 行(99%)
- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 286,487 行(99%)
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 286,280 行(99%)
- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 285,852 行(98%)
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 285,156 行(98%)
- 全国矿产地分布建筑设施 · 22.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 283,863 行(98%)
- 全国医保经办机构保险市场 · 6,045 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 276,356 行(95%)
- 城投公司基本信息企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 228,982 行(79%)
- 跨省异地就医定点机构医疗药械 · 65 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 200,294 行(69%)
- 全国 1 到 5 级河流自然灾害 · 1,830 行 · 连接字段 label_county_code按区县对上本数据集 134,147 行(46%)
- 医院可达性验证交通运输 · 20.9 万 行 · 连接字段 dest_county_code按区县对上本数据集 129,318 行(44%)
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 address_county_code按区县对上本数据集 6,475 行(2.2%)
只按年份能连:495 个数据集单独按年份连接多半没有意义,先看上面的组
按 年份 能连
495 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 上市公司专利被引统计企业主体 · 1432.1 万 行 · 连接字段 cited_apply_date
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 trade_date
- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 year
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 主要城市兴趣点建筑设施 · 592 万 行 · 连接字段 date
- 美日韩港澳台传染病监测人口健康 · 502.5 万 行 · 连接字段 period_start
- 世界银行健康营养与人口统计人口健康 · 353.8 万 行 · 连接字段 year
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据,不用来连接。
本数据集内1
- 扩增得出
county_code_current由县域代码扩增得出。
来自字段扩增全国含编码县域农产品产量全国含编码县域农产品产量
06授权与接入
申请授权,一次调用就能用上
试用立即生效,并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口,按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量:export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/county-agricultural-product-yield/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"20408036"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端,用 OAuth 连接后通过工具查询。