
省级能源产量
一行是一个省一年的主要能源产量:原煤、焦炭、原油、成品油、天然气,以及发电量和水电、火电、核电、风电、太阳能发电量。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:工程险企业财产险时间跨度:1991–2023 年数据出处 国家统计局
- 记录
- 927
- 字段
- 16
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 73.6%
- 字段完整度
16 个字段,4 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 16 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 927 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省一年的主要能源产量:原煤、焦炭、原油、成品油、天然气,以及发电量和水电、火电、核电、风电、太阳能发电量。来自《中国能源统计年鉴》的分省能源产量表。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年度year含义:年份键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 省份province含义:地区键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 原煤产量raw_coal_production含义:重量(万吨) | 小数 | 原生 | 74% | 单位:万吨。 原表列名:原煤产量(万吨) | ||
| 焦炭产量coke_production含义:重量(万吨) | 小数 | 原生 | 92% | 单位:万吨。 原表列名:焦炭产量(万吨) | ||
| 原油产量crude_oil_production含义:重量(万吨) | 小数 | 原生 | 62% | 单位:万吨。 原表列名:原油产量(万吨) | ||
| 燃料油产量fuel_oil_production含义:重量(万吨) | 小数 | 原生 | 85% | 单位:万吨。 原表列名:燃料油产量(万吨) | ||
| 汽油产量gasoline_production含义:重量(万吨) | 小数 | 原生 | 85% | 单位:万吨。 原表列名:汽油产量(万吨) | ||
| 煤油产量kerosene_production含义:重量(万吨) | 小数 | 原生 | 73% | 单位:万吨。 原表列名:煤油产量(万吨) | ||
| 柴油产量diesel_production含义:重量(万吨) | 小数 | 原生 | 86% | 单位:万吨。 原表列名:柴油产量(万吨) | ||
| 天然气产量natural_gas_production含义:体积(亿立方米) | 小数 | 原生 | 72% | 单位:亿立方米。 原表列名:天然气产量(亿立方米) | ||
| 电力产量electricity_production含义:电量(亿千瓦时) | 小数 | 原生 | 100% | 单位:亿千瓦时。 原表列名:电力产量 (亿千瓦时) | ||
| 水电量hydro_power_production含义:电量(亿千瓦时) | 小数 | 原生 | 95% | 单位:亿千瓦时。 原表列名:水电量 (亿千瓦时) | ||
| 火电量thermal_power_production含义:电量(亿千瓦时) | 小数 | 原生 | 100% | 单位:亿千瓦时。 原表列名:火电量 (亿千瓦时) | ||
| 核能发电量nuclear_power_production含义:电量(亿千瓦时) | 小数 | 原生 | 5.9% | 单位:亿千瓦时。 原表列名:核能发电量 (亿千瓦时) | ||
| 风力发电量wind_power_production含义:电量(亿千瓦时) | 小数 | 原生 | 23% | 单位:亿千瓦时。 原表列名:风力发电量 (亿千瓦时) | ||
| 太阳能发电量solar_power_production含义:电量(亿千瓦时) | 小数 | 原生 | 23% | 单位:亿千瓦时。 原表列名:太阳能发电量 (亿千瓦时) |
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。
| # | 年度year | 省份province | 原煤产量raw_coal_production | 焦炭产量coke_production | 原油产量crude_oil_production | 燃料油产量fuel_oil_production | 汽油产量gasoline_production | 煤油产量kerosene_production | 柴油产量diesel_production | 天然气产量natural_gas_production | 电力产量electricity_production | 水电量hydro_power_production | 火电量thermal_power_production | 核能发电量nuclear_power_production | 风力发电量wind_power_production | 太阳能发电量solar_power_production |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1991 | 安徽省 | 3084 | 260.57 | 3 | 58.64 | 58.47 | — | 84.14 | — | 215.52 | 15.11 | 200.31 | — | — | — |
| 2 | 1995 | 安徽省 | 4444.19 | 293 | — | 48.48 | 74.11 | — | 98.87 | — | 310 | 11.39 | 297.94 | — | — | — |
| 3 | 1996 | 安徽省 | 5086 | 295.59 | 8.03 | 32.7 | 79.27 | — | 120.06 | — | 325.82 | 11.64 | 314.18 | — | — | — |
| 4 | 1997 | 安徽省 | 4897 | 299.9 | 9.01 | 38.35 | 74.47 | — | 114.03 | — | 329.33 | 9.69 | 319.63 | — | — | — |
| 5 | 1998 | 安徽省 | 4502 | 292.44 | — | 22.66 | 56.77 | — | 115.62 | — | 308.82 | 9.91 | 298.91 | — | — | — |
| 6 | 1999 | 安徽省 | 4522 | 304.18 | — | 13.61 | 69.82 | — | 129.93 | — | 308.16 | 9.61 | 298.54 | — | — | — |
| 7 | 2000 | 安徽省 | 4678.31 | 330 | — | 10.68 | 79.38 | — | 151.85 | — | 355 | 4.58 | 350.87 | — | — | — |
| 8 | 2001 | 安徽省 | 5524.98 | 349.29 | — | 5.67 | 63.29 | — | 129.15 | — | 398.62 | 8.41 | 381.22 | — | — | — |
| 9 | 2002 | 安徽省 | 6137.84 | 351.03 | — | 7.44 | 66.86 | — | 134.89 | — | 465.66 | 10.51 | 455.15 | — | — | — |
| 10 | 2003 | 安徽省 | 6726.41 | 367.31 | — | 2.19 | 71.9 | — | 146.31 | — | 557.15 | 15.6 | 541.6 | — | — | — |
| 11 | 2004 | 安徽省 | 8147.86 | 438.15 | — | 10.69 | 86.99 | — | 181.39 | — | 607.1 | 18.11 | 587.58 | — | — | — |
| 12 | 2005 | 安徽省 | 8487.96 | 488 | — | 8.3 | 86 | — | 177.36 | — | 648 | 12.52 | 636.37 | — | — | — |
| 13 | 2006 | 安徽省 | 8331.9 | 509.42 | — | 8.07 | 86.91 | — | 193.75 | — | 734.39 | 15.72 | 718.67 | — | — | — |
| 14 | 2007 | 安徽省 | 9265.65 | 684.15 | — | 13.41 | 89.38 | — | 188.2 | — | 873.43 | 19.67 | 853.76 | — | — | — |
| 15 | 2008 | 安徽省 | 11649.49 | 765.11 | — | 13.64 | 87.87 | — | 177.95 | — | 1124.83 | 28.14 | 1096.32 | — | — | — |
| 16 | 2009 | 安徽省 | 12848.55 | 773.14 | — | 16.57 | 97.49 | — | 184.93 | — | 1320.24 | 16.39 | 1300.24 | — | — | — |
| 17 | 2010 | 安徽省 | — | 875 | — | 12.44 | 97 | — | 196 | — | 1444 | 18.85 | 1420.18 | — | — | — |
| 18 | 2011 | 安徽省 | — | 869 | — | 7.9 | 96.3 | — | 208.2 | — | 1635 | 17.9 | 1609.86 | — | — | — |
| 19 | 2012 | 安徽省 | — | 899 | — | 6 | 83 | — | 180 | — | 1771 | 19.6 | 1744.11 | — | — | — |
| 20 | 2013 | 安徽省 | — | 904 | — | 4.6 | 126.88 | — | 225.14 | — | 1970 | 34.15 | 1928.35 | — | — | — |
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 v12026/11/13 发布
生效中927 行 · 16 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 927 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 province_code、year按省份对上本数据集 927 行(100%)
- 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 927 行(100%)
- 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 927 行(100%)
- 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 927 行(100%)
- 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 927 行(100%)
- 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、province_code按省份对上本数据集 927 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 927 行(100%)
- 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 927 行(100%)
- 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 927 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 927 行(100%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 927 行(100%)
- 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 927 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 927 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 927 行(100%)
- 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 927 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 927 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 927 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 927 行(100%)
- 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 927 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 927 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 927 行(100%)
- 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 927 行(100%)
- 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 927 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 927 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 927 行(100%)
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/region-energy-production-consumption/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"安徽省"}],"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。