各省居民五等份收入
一行代表一个省份在特定年份的居民收入分布情况。覆盖全国各省，包含城市、农村及全体居民的五等份分组收入数据。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签：健康险寿险时间跨度：2000–2017 年数据出处 国家统计局
- 记录
- 522
- 字段
- 22
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 44.9%
- 字段完整度
22 个字段，2 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 22 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 522 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个省份在特定年份的居民收入分布情况。覆盖全国各省，包含城市、农村及全体居民的五等份分组收入数据。可用于分析区域收入差距、评估居民购买力及设计差异化费率的健康险或寿险产品。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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% | 原表列名：Unnamed: 0 | ||
| 年份year键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名：Unnamed: 1 | ||
| 城市居民总平均收入urban_avg_income | 小数 | 原生 | 80% | 原表列名：城市 | ||
| 城市居民低收入户收入urban_low_income | 小数 | 原生 | 91% | 原表列名：Unnamed: 3 | ||
| 城市居民中低收入户收入urban_lower_middle_income | 小数 | 原生 | 90% | 原表列名：Unnamed: 4 | ||
| 城市居民中等收入户收入urban_middle_income | 小数 | 原生 | 90% | 原表列名：Unnamed: 5 | ||
| 城市居民中高收入户收入urban_upper_middle_income | 小数 | 原生 | 90% | 原表列名：Unnamed: 6 | ||
| 城市居民高收入户收入urban_high_income | 小数 | 原生 | 90% | 原表列名：Unnamed: 7 | ||
| 农村居民总平均收入rural_avg_income | 小数 | 原生 | 22% | 原表列名：农村 | ||
| 农村居民低收入户收入rural_low_income | 小数 | 原生 | 41% | 原表列名：Unnamed: 9 | ||
| 农村居民中低收入户收入rural_lower_middle_income | 小数 | 原生 | 41% | 原表列名：Unnamed: 10 | ||
| 农村居民中等收入户收入rural_middle_income | 小数 | 原生 | 41% | 原表列名：Unnamed: 11 | ||
| 农村居民中高收入户收入rural_upper_middle_income | 小数 | 原生 | 41% | 原表列名：Unnamed: 12 | ||
| 农村居民高收入户收入rural_high_income | 小数 | 原生 | 41% | 原表列名：Unnamed: 13 | ||
| 全体居民总平均收入total_avg_income | 小数 | 原生 | 2.9% | 原表列名：全体 | ||
| 全体居民低收入户收入total_low_income | 小数 | 原生 | 4.6% | 原表列名：Unnamed: 15 | ||
| 全体居民中低收入户收入total_lower_middle_income | 小数 | 原生 | 4.6% | 原表列名：Unnamed: 16 | ||
| 全体居民中等收入户收入total_middle_income | 小数 | 原生 | 4.6% | 原表列名：Unnamed: 17 | ||
| 全体居民中高收入户收入total_upper_middle_income | 小数 | 原生 | 4.6% | 原表列名：Unnamed: 18 | ||
| 全体居民高收入户收入total_high_income | 小数 | 原生 | 4.6% | 原表列名：Unnamed: 19 | ||
| Unnamed: 20col_20 | 文本 | 原生 | 4.8% | 含义不清 | ||
| Unnamed: 21col_21 | 文本 | 原生 | 0.2% | 含义不清 |
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。
| # | 省份province | 年份year | 城市居民总平均收入urban_avg_income | 城市居民低收入户收入urban_low_income | 城市居民中低收入户收入urban_lower_middle_income | 城市居民中等收入户收入urban_middle_income | 城市居民中高收入户收入urban_upper_middle_income | 城市居民高收入户收入urban_high_income | 农村居民总平均收入rural_avg_income | 农村居民低收入户收入rural_low_income | 农村居民中低收入户收入rural_lower_middle_income | 农村居民中等收入户收入rural_middle_income | 农村居民中高收入户收入rural_upper_middle_income | 农村居民高收入户收入rural_high_income | 全体居民总平均收入total_avg_income | 全体居民低收入户收入total_low_income | 全体居民中低收入户收入total_lower_middle_income | 全体居民中等收入户收入total_middle_income | 全体居民中高收入户收入total_upper_middle_income | 全体居民高收入户收入total_high_income | Unnamed: 20col_20 | Unnamed: 21col_21 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 上海 | 2000 | 11718 | 6840 | 8815 | 10529 | 12892 | 19959 | 5565 | 2330 | 3906 | 5264 | 6725 | 10405 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 2 | 上海 | 2001 | 12883 | 6103 | — | — | — | — | 5850 | 2351 | 4078 | 5649 | 7122 | 10930 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 3 | 上海 | 2002 | 13250.17 | 6682.625 | 9293.65 | 11629.08 | 14487.79 | 25184.215 | 6212 | 2429 | 4266 | 5701 | 7513 | 11989 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 4 | 上海 | 2003 | 14867.49 | 6691.155000000001 | 9816.16 | 12601.72 | 16363.36 | 29834.23 | 6658 | 2761 | 4621 | 6213 | 7972 | 12777 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 5 | 上海 | 2004 | — | — | — | — | — | — | 7337 | 3122 | 5148 | 7006 | 8775 | 13652 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 6 | 上海 | 2005 | — | — | — | — | — | — | 8342 | 3347 | 5594 | 7612 | 9755 | 15309 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 7 | 上海 | 2006 | — | — | — | — | — | — | 9213 | 3830 | 6194 | 8412 | 10714 | 16843 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 8 | 上海 | 2007 | 23623 | 10297 | 15131 | 20249 | 27286 | 47149 | 10222 | 4321 | 7098 | 9442 | 11807 | 18443 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 9 | 上海 | 2008 | 26675 | 11593 | 17550 | 22675 | 30239 | 53733 | 11385 | 4690 | 8065 | 10487 | 13094 | 20748 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 10 | 上海 | 2009 | 28837.78 | 13204.69 | 19320.36 | 24717.28 | 32211.96 | 57725.62 | 12324 | 5279 | 8785 | 11184 | 14039 | 22465 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 11 | 上海 | 2010 | 31838 | 14996 | 21780 | 27484 | 35120 | 62465 | 13746 | 5968 | 10107 | 12929 | 16327 | 24536 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 12 | 上海 | 2011 | 36230 | 17206 | 24824 | 20037 | 27851 | 51401 | 15644 | 7018 | 11772 | 14568 | 18145 | 27227 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 13 | 上海 | 2012 | 40188 | 19059 | 27597 | 34351 | 44474 | 78522 | 17401 | 7707 | 13071 | 16490 | 20340 | 29180 | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 14 | 上海 | 2013 | 43851 | 20766 | 30221 | 36989 | 48141 | 87676 | 19208 | 8708 | 14415 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 15 | 上海 | 2014 | 47710 | 24317 | 34120 | 40799 | 52089 | 93901 | 21191.780821917808 | 10495.985727029438 | 16407.10382513661 | 21077.490774907747 | 26601.525262154435 | 36115.74074074074 | 45960.36866359447 | 19221.51321786691 | 31503.2080659945 | 41777.57352941177 | 54348.58188472095 | 89903.88170055453 | — | — |
| 16 | 上海 | 2015 | 52962 | 24841 | 38060 | 48710 | 62423 | 100688 | 23205 | 11766 | 18015 | 22848 | 27905 | 39005 | 49867 | 21086 | 34370 | 45454 | 59403 | 97276 | — | — |
| 17 | 上海 | 2016 | 57692 | — | — | — | — | — | 25520 | — | — | — | — | — | 54305 | 24204 | 37786 | 50174 | 65148 | 103219 | — | — |
| 18 | 北京 | 2015 | 52859 | 23442 | 37709 | 49314 | 64206 | 103748 | 20569 | 8494 | 15589 | 20177 | 25735 | 36534 | — | 18343 | 32968 | 45239 | 60627 | 99621 | — | — |
| 19 | 北京 | 2016 | 57275 | 25812 | 41555 | 53829 | 69501 | 109429 | 22310 | 9359 | 17029 | 21903 | 27609 | 39008 | — | 20204 | 36277 | 49342 | 65555 | 105425 | — | — |
| 20 | 北京 | 2017 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 22170 | 38452 | 53023 | 71451 | 116018 | — | — |
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522 行 · 22 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 行（100%）
- 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 522 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 522 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 522 行（100%）
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 522 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 522 行（100%）
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 522 行（100%）
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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 522 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-income-quintile/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"上海"}],"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。