- 记录
- 3,445
- 字段
- 6
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
6 个字段，5 个没有空值，1 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 6 个字段，其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 3,445 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个行政区划单位（省、市、区县）的质心坐标。覆盖全国范围内的各级行政区划。用于将空间权重矩阵与地理信息系统（GIS）数据关联。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 行政区划代码region_code规律 1：行政区划代码的字段规律字段规律：region_code_current由行政区划代码扩增得出。键：县级区划代码（2017 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% | — | ||
| 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% | — | ||
| 城市city键：区县名称。样本里格式符合 96.8%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 若为省直辖或区县，此列可能为空或重复 | ||
| 经度lng键：经度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 纬度lat键：纬度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 行政区划代码（现行）region_code_current规律 1：行政区划代码（现行）的字段规律字段规律：region_code_current由行政区划代码扩增得出。键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，98.7% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源：行政区划代码（现行） | 99%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 行政区划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。
| # | 行政区划代码region_code | 省份province | 城市city | 经度lng | 纬度lat | 行政区划代码（现行）region_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110000 | 北京市 | 北京市 | 116.407526 | 39.90403 | 110000 |
| 2 | 110101 | 北京市 | 东城区 | 116.416357 | 39.928353 | 110101 |
| 3 | 110102 | 北京市 | 西城区 | 116.365868 | 39.912289 | 110102 |
| 4 | 110103 | 北京市 | 崇文区 | 116.416357 | 39.928353 | 110101 |
| 5 | 110104 | 北京市 | 宣武区 | 116.365868 | 39.912289 | 110102 |
| 6 | 110106 | 北京市 | 丰台区 | 116.287149 | 39.858427 | 110106 |
| 7 | 110107 | 北京市 | 石景山区 | 116.222982 | 39.906611 | 110107 |
| 8 | 110108 | 北京市 | 海淀区 | 116.329519 | 39.972134 | 110108 |
| 9 | 110109 | 北京市 | 门头沟区 | 116.102009 | 39.940646 | 110109 |
| 10 | 110111 | 北京市 | 房山区 | 116.143267 | 39.749144 | 110111 |
| 11 | 110113 | 北京市 | 顺义区 | 116.654561 | 40.130347 | 110113 |
| 12 | 110114 | 北京市 | 昌平区 | 116.231204 | 40.22066 | 110114 |
| 13 | 110115 | 北京市 | 大兴区 | 116.341014 | 39.784747 | 110115 |
| 14 | 110116 | 北京市 | 怀柔区 | 116.642349 | 40.315704 | 110116 |
| 15 | 110117 | 北京市 | 平谷区 | 117.121383 | 40.140701 | 110117 |
| 16 | 110118 | 北京市 | 密云区 | 116.843177 | 40.376834 | 110118 |
| 17 | 110119 | 北京市 | 延庆区 | 115.974848 | 40.456951 | 110119 |
| 18 | 110221 | 北京市 | 昌平县 | 116.231204 | 40.22066 | 110114 |
| 19 | 110222 | 北京市 | 顺义县 | 116.654561 | 40.130347 | 110113 |
| 20 | 110224 | 北京市 | 大兴县 | 116.341014 | 39.784747 | 110115 |
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3,445 行 · 6 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 36 个数据集连接。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 能连
125 个数据集 · 本数据集 3,445 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按区县对上本数据集 3,444 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按区县对上本数据集 3,444 行（99%）
- 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 3,417 行（99%）
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 3,405 行（98%）
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 3,310 行（96%）
- 县市逐年极端天气天数自然灾害 · 4.4 万 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 3,310 行（96%）
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 adcode、pname按区县对上本数据集 3,132 行（90%）
- 排污工业企业经营财务企业主体 · 74.6 万 行 · 连接字段 province_city_county_code、province按区县对上本数据集 3,117 行（90%）
- 工业企业污染排放面板企业主体 · 74.5 万 行 · 连接字段 province_city_county_code、province按区县对上本数据集 3,117 行（90%）
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,974 行（86%）
- 县级行政区划边界区域底数 · 2,850 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 2,974 行（86%）
- 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 2,972 行（86%）
按 省份 能连
496 个数据集 · 本数据集 3,445 行有省份- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 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 3,445 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 region_code按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 省级日度夜间灯光区域底数 · 15.6 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 省级逐月降水量自然灾害 · 5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 省级逐月风速自然灾害 · 3.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 地级市矫正夜间灯光区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 省级逐月闪电自然灾害 · 4,080 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
- 地级市历次普查常住人口区域底数 · 1,110 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 3,445 行（100%）
按 区县 能连
28 个数据集 · 本数据集 3,445 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按区县对上本数据集 3,444 行（99%）
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 3,428 行（99%）
- 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 3,386 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 3,070 行（89%）
- 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 2,956 行（85%）
- 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 2,951 行（85%）
- 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 2,943 行（85%）
- 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 2,930 行（85%）
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 2,900 行（84%）
- 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 2,816 行（81%）
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 old_code按区县对上本数据集 2,714 行（78%）
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,667 行（77%）
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
region_code_current由行政区划代码扩增得出。
来自字段扩增全国行政区划经纬度全国行政区划经纬度
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/region-coordinates/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"110000"}],"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。