
全国城投债明细
一行代表一只城投债券。覆盖全国地级市及以上区域,包含发行人、发行规模、评级、利率及期限等核心要素。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签:企业财产险保证保险时间跨度:2000 年 2 月–2021 年 6 月数据出处 出处待核实
- 记录
- 3.1 万
- 字段
- 21
- AI 扩增字段
- 3
- 平均非空率
- 89.9%
- 字段完整度
21 个字段,13 个没有空值,3 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 21 个字段,其中 AI 扩增字段 3 个。非空率按当前版本的 31,430 行计算。
关于这个数据集
一行代表一只城投债券。覆盖全国地级市及以上区域,包含发行人、发行规模、评级、利率及期限等核心要素。可用于评估地方融资平台信用风险及企业偿债能力。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 债券代码bond_code | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:代码 | ||
| 债券简称bond_short_name | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 | ||
| 发行人issuer_name规律 1:发行人的字段规律字段规律:issuer_uscc由发行人扩增得出。键:企业名称。样本里格式符合 99.3%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 | ||
| 发行规模issue_amount | 小数 | 原生 | 100% | 亿元 原表列名:发行规模(亿元) | ||
| 债券余额balance_amount | 小数 | 原生 | 100% | 亿元 原表列名:债券余额(亿元) | ||
| 发行期限term_years | 小数 | 原生 | 100% | 年 原表列名:发行期限(年) | ||
| 特殊期限special_term_years | 文本 | 原生 | 54% | 年 原表列名:特殊期限(年) | ||
| 债项评级bond_rating | 文本 | 原生 | 57% | 含义不清 原表列名:最新债项评级 | ||
| 主体评级issuer_rating | 文本 | 原生 | 99% | 含义不清 原表列名:最新主体评级 | ||
| 票面利率coupon_rate | 小数 | 原生 | 100% | % 原表列名:票面利率(发行参考) | ||
| 债券类型bond_type | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 | ||
| 上市日期list_date规律 1:上市日期的字段规律字段规律:list_year由上市日期扩增得出。键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 97% | 含义不清 | ||
| 上市地点list_location | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 | ||
| 起息日value_date键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 含义不清 | ||
| 到期日maturity_date键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 93% | 含义不清 | ||
| 省份province规律 1:省份的字段规律字段规律:city_code由省份、城市扩增得出。键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:发行人省份 | ||
| 城市city规律 1:城市的字段规律字段规律:city_code由省份、城市扩增得出。键:城市名称。样本里格式符合 80.8%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:发行人城市 | ||
| 发行方式issue_method | 文本 | 原生 | 100% | 含义不清 | ||
| 城市区划代码city_code规律 1:城市区划代码的字段规律字段规律:city_code由省份、城市扩增得出。键:市级区划代码。样本里格式符合 100%,89.1% 的行对上参照 region-name-alias | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源:城市区划代码 | 89%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 由省份、城市查行政区划参照得出的现行地级区划代码。程序查表,不用模型。对不上或置信度低的为空 | ||
| 发行人统一社会信用代码issuer_uscc规律 1:发行人统一社会信用代码的字段规律字段规律:issuer_uscc由发行人扩增得出。键:统一社会信用代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 listed-security-master | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源:发行人统一社会信用代码 | 1.8%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 发行人对上沪深京上市证券表的工商登记名称时,取出的统一社会信用代码。只覆盖上市公司,对不上的为空 | ||
| 上市年份list_year规律 1:上市年份的字段规律字段规律:list_year由上市日期扩增得出。键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:上市年份 | 97%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 从上市日期算出的年份 |
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。
| # | 债券代码bond_code | 债券简称bond_short_name | 发行人issuer_name | 发行规模issue_amount | 债券余额balance_amount | 发行期限term_years | 特殊期限special_term_years | 债项评级bond_rating | 主体评级issuer_rating | 票面利率coupon_rate | 债券类型bond_type | 上市日期list_date | 上市地点list_location | 起息日value_date | 到期日maturity_date | 省份province | 城市city | 发行方式issue_method | 城市区划代码city_code | 发行人统一社会信用代码issuer_uscc | 上市年份list_year |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 124791.SH | PR孝城投 | 孝感市城市建设投资公司 | 16 | 0 | 7 | — | AA | AA | 6.89 | 企业债 | 2014-08-05 | 上海 | 2014-05-29 | 2021-05-31 | 湖北省 | 孝感市 | 公募 | 420900 | — | 2014 |
| 2 | 012002263.IB | 20云投SCP014 | 云南省投资控股集团有限公司 | 10 | 0 | 0.7397 | — | — | AAA | 2.48 | 短期融资券 | 2020-06-22 | 银行间债券 | 2020-06-19 | 2021-03-15 | 云南省 | 昆明市 | 公募 | 530100 | — | 2020 |
| 3 | 124164.SH | PR建城投 | 建湖县城市建设投资集团有限公司 | 10 | 0 | 7 | — | AA | AA | 6.5 | 企业债 | 2013-05-22 | 上海 | 2013-02-22 | 2020-02-24 | 江苏省 | 盐城市 | 公募 | 320900 | — | 2013 |
| 4 | 152001.SH | 18温岭02 | 温岭市国有资产投资集团有限公司 | 14 | 14 | 7 | 4.4411 | AA+ | AA+ | 5.43 | 企业债 | 2018-11-22 | 上海 | 2018-11-12 | 2025-11-11 | 浙江省 | 温岭市 | 公募 | — | — | 2018 |
| 5 | 041361053.IB | 13首发CP001 | 北京市首都公路发展集团有限公司 | 30 | 0 | 1 | — | A-1 | AAA | 5.88 | 短期融资券 | 2013-11-19 | 银行间债券 | 2013-11-18 | 2014-11-13 | 北京 | 北京市 | 公募 | 110000 | — | 2013 |
| 6 | 178434.SH | 21钱塘02 | 浙江钱塘江投资开发有限公司 | 5 | 5 | 5 | 2.9068+2 | — | AA | 4.28 | 公司债 | 2021-05-11 | 上海 | 2021-04-30 | 2026-04-29 | 浙江省 | 海宁市 | 私募 | — | — | 2021 |
| 7 | 167906.SH | 20惠基03 | 无锡惠基产业发展有限公司 | 4.28 | 4.28 | 3 | 2.4219 | — | AA | 5 | 公司债 | 2020-11-10 | 上海 | 2020-11-05 | 2023-11-04 | 江苏省 | 无锡市 | 私募 | 320200 | — | 2020 |
| 8 | 114119.SZ | 17浐灞01 | 西安浐灞发展集团有限公司 | 5 | 0 | 3 | — | — | AA | 5.78 | 公司债 | 2017-06-13 | 深圳 | 2017-02-28 | 2020-02-28 | 陕西省 | 西安市 | 私募 | 610100 | — | 2017 |
| 9 | 2080185.IB | 20安溪城建债 | 安溪县小城镇建设投资有限公司 | 8 | 8 | 7 | 6.1534 | AAA | AA | 5.09 | 企业债 | 2020-08-05 | 银行间债券 | 2020-07-30 | 2027-07-29 | 福建省 | 泉州市 | 公募 | 350500 | — | 2020 |
| 10 | 031661020.IB | 16吴中城投PPN002 | 苏州市吴中城市建设投资发展有限公司 | 5 | 5 | 5 | 0.1068 | — | AA+ | 5.2 | 定向工具 | 2016-07-14 | 银行间债券 | 2016-07-13 | — | 江苏省 | 苏州市 | 私募 | 320500 | — | 2016 |
| 11 | 1880117.IB | 18鄂交投债 | 湖北省交通投资集团有限公司 | 50 | 50 | 7 | 4.0027 | AAA | AAA | 5.29 | 企业债 | 2018-06-14 | 银行间债券 | 2018-06-05 | 2025-06-04 | 湖北省 | 武汉市 | 公募 | 420100 | — | 2018 |
| 12 | 1680267.IB | 16丰经开债 | 丰县经济开发区投资发展有限责任公司 | 8.8 | 5.28 | 7 | 2.0466 | AA | AA | 5.18 | 企业债 | 2016-06-27 | 银行间债券 | 2016-06-21 | 2023-06-20 | 江苏省 | 徐州市 | 公募 | 320300 | — | 2016 |
| 13 | 031672009.IB | 16双福建设PPN001 | 重庆市双福建设开发有限公司 | 3.5 | 0 | 3 | — | — | AA | 4.85 | 定向工具 | 2016-03-24 | 银行间债券 | 2016-03-23 | — | 重庆 | 重庆市 | 私募 | 500000 | — | 2016 |
| 14 | 135648.SH | 16临港02 | 天津临港投资控股有限公司 | 10 | 0 | 5 | — | — | AA+ | 5 | 公司债 | 2016-09-13 | 上海 | 2016-07-18 | 2019-08-02 | 天津 | 天津市 | 私募 | 120000 | — | 2016 |
| 15 | 031564156.IB | 15遵义路桥PPN001 | 遵义道桥建设(集团)有限公司 | 5 | 0 | 1 | — | — | AA+ | 4.28 | 定向工具 | — | 银行间债券 | 2015-11-02 | — | 贵州省 | 遵义市 | 私募 | 520300 | — | — |
| 16 | 101551034.IB | 15赣高速MTN002 | 江西省交通投资集团有限责任公司 | 15 | 0 | 5 | — | AAA | AAA | 4.8 | 中期票据 | 2015-06-17 | 银行间债券 | 2015-06-16 | 2020-06-15 | 江西省 | 南昌市 | 公募 | 360100 | — | 2015 |
| 17 | 098090.IB | 09青州企业债 | 青州市宏源公有资产经营有限公司 | 6 | 0 | 10 | — | AA | AA | 6.5 | 企业债 | 2009-06-05 | 银行间债券 | 2009-05-22 | 2019-05-17 | 山东省 | 青州市 | 公募 | — | — | 2009 |
| 18 | 101900259.IB | 19苏科技城MTN001 | 苏州科技城发展集团有限公司 | 5 | 5 | 5 | 2.7479 | AA | AA | 5.74 | 中期票据 | 2019-03-05 | 银行间债券 | 2019-03-04 | 2024-03-01 | 江苏省 | 苏州市 | 公募 | 320500 | — | 2019 |
| 19 | 031490403.IB | 14泰交通PPN001 | 泰州市交通产业集团有限公司 | 5 | 0 | 3 | — | — | AA+ | 7.7 | 定向工具 | — | 银行间债券 | 2014-05-23 | — | 江苏省 | 泰州市 | 私募 | 321200 | — | — |
| 20 | 139276.SH | 16泉小微 | 泉州市城建国有资产投资有限公司 | 7 | 0 | 3 | — | AA+ | AA+ | 3.44 | 企业债 | 2016-11-11 | 上海 | 2016-11-03 | 2019-11-04 | 福建省 | 泉州市 | 公募 | 350500 | — | 2016 |
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 v12026/11/14 发布
生效中31,430 行 · 21 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、企业,能和不少于 112 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 城市 + 省份 + 统一社会信用代码 + 年份 能连
8 个数据集 · 本数据集 28,018 行有城市- 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、city_code、branch_uscc按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 approve_date、org_uscc、province、city_code按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 微信公众号企业工商企业主体 · 82.2 万 行 · 连接字段 province、city_code、uscc、est_date按城市对上本数据集 25,742 行(81%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 province、uscc、city_code、reg_date按城市对上本数据集 24,242 行(77%)
- 保险机构监管处罚记录司法监管 · 2.6 万 行 · 连接字段 city_code、province、company_uscc、disclosure_date按城市对上本数据集 24,189 行(76%)
- 银行监管处罚明细司法监管 · 5.3 万 行 · 连接字段 party_uscc、province、disclosure_date、city_code按城市对上本数据集 24,167 行(76%)
- 工业企业距省界距离企业主体 · 87.7 万 行 · 连接字段 province_code、year、city_code、company_uscc按城市对上本数据集 14,613 行(46%)
- 央企基本信息企业主体 · 1,867 行 · 连接字段 province_code、city_code、uscc、stat_date按城市对上本数据集 7,038 行(22%)
按 城市 + 省份 + 年份 能连
178 个数据集 · 本数据集 28,018 行有城市- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month、origin_province、origin_city_code按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 city_code、year、province按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 地级市间年度人口迁徙区域底数 · 65.2 万 行 · 连接字段 origin_city_code、year、origin_province按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 province、region_code、date按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 city_code、year、province按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 province、year、city_code按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 province_code、city_code、date按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 year、region_code、province按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
按 省份 + 统一社会信用代码 + 年份 能连
9 个数据集 · 本数据集 31,430 行有省份- 工业企业出口技术复杂度企业主体 · 75.2 万 行 · 连接字段 year、company_uscc、customs_province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 province、org_uscc、issue_date按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 沪深京上市证券企业主体 · 6,057 行 · 连接字段 list_date、uscc、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 绿色债券发行明细与上市公司匹配企业主体 · 2,561 行 · 连接字段 value_date、issuer_uscc、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 排污工业企业经营财务企业主体 · 74.6 万 行 · 连接字段 province、company_uscc、year按省份对上本数据集 31,420 行(99%)
- 工业企业污染排放面板企业主体 · 74.5 万 行 · 连接字段 province、company_uscc、year按省份对上本数据集 31,420 行(99%)
- 专精特新企业认定情况企业主体 · 27.7 万 行 · 连接字段 province、identify_year、company_uscc按省份对上本数据集 31,420 行(99%)
- 新三板公司基本信息企业主体 · 1.3 万 行 · 连接字段 establish_date、uscc、province按省份对上本数据集 31,420 行(99%)
- 全国银行基本概况企业主体 · 3,393 行 · 连接字段 estb_date、province、company_uscc按省份对上本数据集 31,420 行(99%)
按 城市 + 统一社会信用代码 + 年份 能连
1 个数据集 · 本数据集 28,018 行有城市按 省份 + 年份 能连
379 个数据集 · 本数据集 31,430 行有省份- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time、pname按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 中国手机基站地理信息建筑设施 · 186.8 万 行 · 连接字段 create_date、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 县级逐月闪电自然灾害 · 34.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 省级环境关注度日度指数区域底数 · 27.5 万 行 · 连接字段 date、region_code按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 省级日度夜间灯光区域底数 · 15.6 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 上市公司年报AI词频企业主体 · 6.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
按 城市 + 年份 能连
65 个数据集 · 本数据集 28,018 行有城市- 全国创新型中小企业数量区域底数 · 2,102 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 28,009 行(89%)
- 地区新冠疫情每日统计人口健康 · 38.4 万 行 · 连接字段 region_code、date按城市对上本数据集 28,008 行(89%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 pub_date、applicant_address_city_code按城市对上本数据集 27,992 行(89%)
- 省市疫情日度统计人口健康 · 33 万 行 · 连接字段 date、region_code按城市对上本数据集 27,969 行(88%)
- 地级市感动人物DID区域底数 · 8,762 行 · 连接字段 city_code、year按城市对上本数据集 27,965 行(88%)
- 地级市新注册企业统计区域底数 · 6,740 行 · 连接字段 region_code、year按城市对上本数据集 27,965 行(88%)
- 地级市数字普惠金融指数区域底数 · 4,706 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 27,965 行(88%)
- 地级市链长制政策面板区域底数 · 3,370 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 27,965 行(88%)
- 地级市链长制起始表区域底数 · 337 行 · 连接字段 start_year、city_code按城市对上本数据集 27,965 行(88%)
- 地级市新能源汽车月度销量交通运输 · 3.3 万 行 · 连接字段 city_code、month按城市对上本数据集 27,963 行(88%)
- 地级市土地出让金区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code_adj、year按城市对上本数据集 27,879 行(88%)
- 地级市实际利用外资区域底数 · 7,529 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 27,865 行(88%)
按 城市 + 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 28,018 行有城市- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 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 city_code、province_code按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 region_code、province_code按城市对上本数据集 28,018 行(89%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 28,006 行(89%)
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 27,966 行(88%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 27,965 行(88%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 city_code、province_code按城市对上本数据集 27,962 行(88%)
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code、city_code按城市对上本数据集 27,959 行(88%)
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 27,940 行(88%)
- 城市政商关系健康指数区域底数 · 292 行 · 连接字段 province、city_code_2按城市对上本数据集 27,732 行(88%)
- 全国地级市道观数量区域底数 · 341 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 27,713 行(88%)
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 27,654 行(87%)
按 统一社会信用代码 + 年份 能连
17 个数据集 · 本数据集 579 行有统一社会信用代码- 上市公司信息披露质量KV指数企业主体 · 4.8 万 行 · 连接字段 company_uscc、year按统一社会信用代码对上本数据集 576 行(1.8%)
- 上市公司纳税信用评级企业主体 · 4.5 万 行 · 连接字段 year、uscc按统一社会信用代码对上本数据集 575 行(1.8%)
- 上市公司绿色专利申请企业主体 · 13 万 行 · 连接字段 year、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 536 行(1.7%)
- 专精特新企业附属公司企业主体 · 35.9 万 行 · 连接字段 end_date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 2 行(不到 1%)
- 保险公司官网产品文件保险市场 · 10.3 万 行 · 连接字段 sale_date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 医保医用耗材代码医疗药械 · 9.8 万 行 · 连接字段 company_uscc、published_date按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 境外投资企业名录企业主体 · 9.6 万 行 · 连接字段 overseas_enterprise_uscc、year按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 京东药品月度价格医疗药械 · 8.5 万 行 · 连接字段 month_date、manufacturer_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 保险公司资产负债表和利润表保险市场 · 6.8 万 行 · 连接字段 company_uscc、year按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 人身险产品目录保险市场 · 5.9 万 行 · 连接字段 sale_date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 保险公司官网披露产品保险市场 · 5.7 万 行 · 连接字段 sale_date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 银行股东持股明细企业主体 · 2.7 万 行 · 连接字段 date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
按 城市 + 统一社会信用代码 能连
2 个数据集 · 本数据集 28,018 行有城市按 省份 + 统一社会信用代码 能连
2 个数据集 · 本数据集 31,430 行有省份按 省份 能连
16 个数据集 · 本数据集 31,430 行有省份- 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 31,430 行(100%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 31,430 行(100%)
- 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 31,420 行(99%)
- 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 31,420 行(99%)
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 31,420 行(99%)
- 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 31,420 行(99%)
- 省份距港口距离区域底数 · 31 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 31,420 行(99%)
- 省级两两距离区域底数 · 900 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 31,403 行(99%)
- 省级空间邻接矩阵区域底数 · 900 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 31,403 行(99%)
- 分省景区数量统计区域底数 · 136 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 30,878 行(98%)
- 省份空间邻接矩阵区域底数 · 33 行 · 连接字段 province_name按省份对上本数据集 30,826 行(98%)
按 统一社会信用代码 能连
10 个数据集 · 本数据集 579 行有统一社会信用代码- 境外投资企业备案名录企业主体 · 5.2 万 行 · 连接字段 domestic_investor_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 206 行(不到 1%)
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 uscc按统一社会信用代码对上本数据集 33 行(不到 1%)
- 企业荣誉资质标签企业主体 · 17.6 万 行 · 连接字段 uscc按统一社会信用代码对上本数据集 21 行(不到 1%)
- 供应链创新应用试点企业企业主体 · 266 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 8 行(不到 1%)
- 医保西药和中成药代码医疗药械 · 28.3 万 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 人身险产品条款文件保险市场 · 11.5 万 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 京东健康在售药品医疗药械 · 2.8 万 行 · 连接字段 manufacturer_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 专精特新小巨人企业名单企业主体 · 1.3 万 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 国谈药配备查询药品医疗药械 · 505 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 uscc
按 城市 能连
8 个数据集 · 本数据集 28,018 行有城市- 统筹区异地就医开通状态保险市场 · 425 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 27,963 行(88%)
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 parent_code按城市对上本数据集 27,959 行(88%)
- 资源型城市静态分类区域底数 · 289 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 27,726 行(88%)
- 地级市经济地理嵌套矩阵区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 source_city_code按城市对上本数据集 27,666 行(88%)
- 地级市经济地理权重矩阵区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 source_city_code按城市对上本数据集 27,666 行(88%)
- 地级市间交通通勤时间交通运输 · 7.3 万 行 · 连接字段 destination_city_code按城市对上本数据集 27,602 行(87%)
- 省级开发区基本信息区域底数 · 1,201 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 27,048 行(86%)
- 供应链创新应用试点城市区域底数 · 55 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 10,381 行(33%)
只按年份能连:428 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
428 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
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 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
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 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
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3
- 扩增得出
city_code由省份、城市扩增得出。
来自字段扩增全国城投债明细全国城投债明细 - 扩增得出
issuer_uscc由发行人扩增得出。
来自字段扩增全国城投债明细全国城投债明细 - 扩增得出
list_year由上市日期扩增得出。
来自字段扩增全国城投债明细全国城投债明细
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/enterprise-chengtou-bond-detail/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"bond_code","op":"eq","value":"124791.SH"}],"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。