
- 记录
- 26.8 万
- 字段
- 7
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 97.2%
- 字段完整度
7 个字段,5 个没有空值
图片:Willian Justen de Vasconcellos / Unsplash,Unsplash License(在新窗口打开图片的原始页面)
01字段
字段来源,逐一标明
共 7 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 268,253 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省级地区一年的一项农村、农业或农民统计指标,分农村综合、农业生产条件、农林牧渔产值、主要农产品面积和产量、农村居民收支、农村投资、农业生态与环境等 13 个大类,共 392 个指标。覆盖 31 个省级地区、新疆生产建设兵团和全国,1985 到 2020 年,共 268253 行,各指标覆盖的年份不同,原表约 530 列子列没有写名字,分不清含义,没有收。用来做各省农业生产和农村经济的长期比较,给农业保险的区域定价和承保规模估计做参考。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 地区province键:省份名称。样本里格式符合 95.5%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 省级地区全称,另有“全国”和“新疆生产建设兵团” | ||
| 年份year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 大类category | 文本 | 原生 | 100% | 原表第 1 层表头,例如“农村综合”;少数指标原表只有一层表头,留空 | ||
| 表table | 文本 | 原生 | 82% | 原表第 2 层表头,例如“主要牲畜出栏量”;没有中间层的留空 | ||
| 指标indicator | 文本 | 原生 | 100% | 原表最下层表头的指标名,多数带单位 | ||
| 单位unit | 文本 | 原生 | 99% | 从指标名或上层表头末尾的括号里取,原表没写的留空 | ||
| 数值value | 小数 | 原生 | 100% | 原表数值,单位见“单位” |
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。
| # | 地区province | 年份year | 大类category | 表table | 指标indicator | 单位unit | 数值value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 全国 | 1999 | 农村综合 | — | 社会消费品零售额(按当年价计算)(亿元) | 亿元 | 31134.7 |
| 2 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 社会消费品零售额(按当年价计算)(亿元) | 镇区零售额(亿元) | 亿元 | 3892.5 |
| 3 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 社会消费品零售额(按当年价计算)(亿元) | 乡村零售额(亿元) | 亿元 | 8150.6 |
| 4 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 城乡居民收入水平 | 农村居民家庭人均可支配收入(元/人) | 元/人 | 2210.34 |
| 5 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 城乡居民收入水平 | 城镇居民家庭人均可支配收入(元/人) | 元/人 | 5854.02 |
| 6 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 城乡居民收入水平 | 城乡居民收入水平对比(农村居民=1)(元/人) | 元/人 | 2.6 |
| 7 | 全国 | 1999 | 农村综合 | — | 城乡居民消费水平(元/人) | 元/人 | 3143 |
| 8 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 城乡居民消费水平(元/人) | 农村居民消费水平(元/人) | 元/人 | 1918 |
| 9 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 城乡居民消费水平(元/人) | 城镇居民消费水平(元/人) | 元/人 | 6750 |
| 10 | 全国 | 1999 | 农村综合 | 城乡居民消费水平(元/人) | 城乡居民消费水平对比(农村居民=1)(元/人) | 元/人 | 3.5 |
| 11 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 农村居民家庭劳动力文化状况平均每百个劳动力中 | 不识字或识字很少(人) | 人 | 8.96 |
| 12 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 农村居民家庭劳动力文化状况平均每百个劳动力中 | 小学程度(人) | 人 | 33.65 |
| 13 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 农村居民家庭劳动力文化状况平均每百个劳动力中 | 初中程度(人) | 人 | 46.05 |
| 14 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 农村居民家庭劳动力文化状况平均每百个劳动力中 | 高中程度(人) | 人 | 9.38 |
| 15 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 农村居民家庭劳动力文化状况平均每百个劳动力中 | 中专程度(人) | 人 | 1.57 |
| 16 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 农村居民家庭劳动力文化状况平均每百个劳动力中 | 大专及大专以上(人) | 人 | 0.4 |
| 17 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 主要农业机械年末拥有量 | 农用机械总动力(万千瓦) | 万千瓦 | 48996.1 |
| 18 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 主要农业机械年末拥有量 | 大中型拖拉机(台) | 台 | 784216 |
| 19 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 主要农业机械年末拥有量 | 小型拖拉机(台) | 台 | 12002509 |
| 20 | 全国 | 1999 | 农村与农业生产条件 | 主要农业机械年末拥有量 | 大中型拖拉机配套农具(部) | 部 | 1320429 |
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 v12026/11/15 发布
生效中268,253 行 · 7 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 24 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 省份 + 年份 能连
574 个数据集 · 本数据集 258,742 行有省份- 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 year、province_code按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 province_name、year按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname、page_publish_time按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 province_code、taobao_village_year按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 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按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 reg_date、province按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 258,742 行有省份- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
- 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 258,742 行(96%)
只按年份能连:511 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
511 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。
还没有发现这个数据集的字段规律。
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/province-rural-agriculture-series/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"全国"}],"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。