城市区划代码

由所在省份、地区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

city_codeAI 扩增原生文本
出现在
205 个数据集
字段规律
147 条

01出处

出现在哪些数据集

同一个字段标识，在每个数据集里分别统计。取值统计按各数据集的生效版本计算。

  • 全国区县书院数量

    区域底数 · 1,392 行

    AI 扩增

    在这里叫“地级市区划代码”

    由省份名称、地级市名称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

    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，98.1% 的行对上参照 region-name-alias

    样本里格式符合 100%，98.1% 的行对上参照 region-name-alias。

    非空率

    98%

    规则扩增 · 智元数据平台

    平均置信度 1.00·人工校验 0%

    不建议单独作为决策依据

    查看溯源

    取值

    • 13060017 · 1.2%
    • 13050016 · 1.2%
    • 13010015 · 1.1%
    • 14100015 · 1.1%
    • 36070015 · 1.1%
    • 14090014 · 1.0%
    • 52260014 · 1.0%
    • 14080013 · 1.0%
    • 52270012 · 0.9%
    • 53290012 · 0.9%

    共 274 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 10.5% 的非空记录。

  • 全国高铁站开通明细

    交通运输 · 1,359 行

    AI 扩增

    在这里叫“城市区划代码”

    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

    含义：代码或编号
    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，94.6% 的行对上参照 region-name-alias

    样本里格式符合 100%，94.6% 的行对上参照 region-name-alias。

    非空率

    95%

    规则扩增 · 智元数据平台

    平均置信度 1.00·人工校验 0%

    不建议单独作为决策依据

    查看溯源

    取值

    • 42010026 · 2.0%
    • 23010025 · 1.9%
    • 43010025 · 1.9%
    • 50000024 · 1.9%
    • 41010020 · 1.6%
    • 34010019 · 1.5%
    • 37020017 · 1.3%
    • 44060015 · 1.2%
    • 11000014 · 1.1%
    • 12000013 · 1.0%

    共 262 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 15.4% 的非空记录。

  • 城市分部门二氧化碳排放

    区域底数 · 1,356 行

    AI 扩增

    在这里叫“城市区划代码”

    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

    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，99.1% 的行对上参照 region-name-alias

    样本里格式符合 100%，99.1% 的行对上参照 region-name-alias。

    非空率

    99%

    规则扩增 · 智元数据平台

    平均置信度 0.97·人工校验 0%

    不建议单独作为决策依据

    查看溯源

    取值

    • 1100004 · 0.3%
    • 1200004 · 0.3%
    • 1301004 · 0.3%
    • 1302004 · 0.3%
    • 1303004 · 0.3%
    • 1304004 · 0.3%
    • 1305004 · 0.3%
    • 1306004 · 0.3%
    • 1307004 · 0.3%
    • 1308004 · 0.3%

    共 336 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 3.0% 的非空记录。

  • 省级开发区基本信息

    区域底数 · 1,201 行

    AI 扩增

    在这里叫“所属城市区划代码”

    由所属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

    含义：代码或编号
    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-name-alias

    样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-name-alias。

    非空率

    100%

    规则扩增 · 智元数据平台

    平均置信度 0.97·人工校验 0%

    不建议单独作为决策依据

    查看溯源

    取值

    • 50000040 · 3.3%
    • 31000022 · 1.8%
    • 12000017 · 1.4%
    • 51010017 · 1.4%
    • 11000016 · 1.3%
    • 37080014 · 1.2%
    • 36070012 · 1.0%
    • 37070012 · 1.0%
    • 42010012 · 1.0%
    • 33100011 · 0.9%

    共 276 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 14.4% 的非空记录。

  • 城市年度污染综合指数

    区域底数 · 1,200 行

    AI 扩增

    在这里叫“城市/省份区划代码”

    由城市/省份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

    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-name-alias

    样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-name-alias。

    非空率

    100%

    规则扩增 · 智元数据平台

    平均置信度 1.00·人工校验 0%

    不建议单独作为决策依据

    查看溯源

    取值

    • 11000010 · 0.8%
    • 12000010 · 0.8%
    • 13010010 · 0.8%
    • 13020010 · 0.8%
    • 13030010 · 0.8%
    • 13040010 · 0.8%
    • 13060010 · 0.8%
    • 14010010 · 0.8%
    • 14020010 · 0.8%
    • 14030010 · 0.8%

    共 120 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 8.3% 的非空记录。

  • 地级市历次普查常住人口

    区域底数 · 1,110 行

    原生

    在这里叫“城市代码”

    键：市级区划代码（2025 年版）。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-code-by-year

    样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-code-by-year。

    非空率

    100%

    取值

    • 1100003 · 0.3%
    • 1200003 · 0.3%
    • 1301003 · 0.3%
    • 1302003 · 0.3%
    • 1303003 · 0.3%
    • 1304003 · 0.3%
    • 1305003 · 0.3%
    • 1306003 · 0.3%
    • 1307003 · 0.3%
    • 1308003 · 0.3%

    共 370 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 2.7% 的非空记录。

  • 全国地级市数字经济排名

    区域底数 · 957 行

    原生

    在这里叫“城市代码”

    含义：代码或编号

    非空率

    100%

    取值

    取值几乎都不同：共 957 个不同的值。通常是编号或自由文本。

  • 全国台风登陆记录

    自然灾害 · 839 行

    原生

    在这里叫“市代码”

    6 位

    含义：代码或编号
    键：多级区划代码（2014 年版）。样本里格式符合 97.8%，97.9% 的行对上参照 region-code-by-year

    样本里格式符合 97.8%，97.9% 的行对上参照 region-code-by-year。

    非空率

    81%

    取值

    • 46900546 · 6.8%
    • 46900643 · 6.4%
    • 44170031 · 4.6%
    • 44082528 · 4.1%
    • 46020026 · 3.9%
    • 46900224 · 3.6%
    • 44078120 · 3.0%
    • 44088219 · 2.8%
    • 35012216 · 2.4%
    • 35018116 · 2.4%

    共 100 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 39.9% 的非空记录。

  • 国家级开发区基本信息

    区域底数 · 584 行

    AI 扩增

    在这里叫“所属城市区划代码”

    由省份、所属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

    含义：代码或编号
    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，99% 的行对上参照 region-name-alias

    样本里格式符合 100%，99% 的行对上参照 region-name-alias。

    非空率

    99%

    规则扩增 · 智元数据平台

    平均置信度 0.97·人工校验 0%

    不建议单独作为决策依据

    查看溯源

    取值

    • 32050017 · 2.9%
    • 50000014 · 2.4%
    • 61010010 · 1.7%
    • 1200009 · 1.6%
    • 3100008 · 1.4%
    • 4301008 · 1.4%
    • 4401008 · 1.4%
    • 5101008 · 1.4%
    • 3202007 · 1.2%
    • 3702007 · 1.2%

    共 228 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 16.6% 的非空记录。

  • 区县建筑轮廓汇总

    区域底数 · 391 行

    原生

    在这里叫“市代码”

    键：市级区划代码（2025 年版）。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-code-by-year

    样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-code-by-year。

    非空率

    100%

    取值

    • 51010018 · 4.6%
    • 31000016 · 4.1%
    • 81000014 · 3.6%
    • 42010012 · 3.1%
    • 11000011 · 2.8%
    • 44010011 · 2.8%
    • 50000011 · 2.8%
    • 12000010 · 2.6%
    • 61010010 · 2.6%
    • 1301009 · 2.3%

    共 70 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 31.2% 的非空记录。

  • 全国地级市道观数量

    区域底数 · 341 行

    AI 扩增

    在这里叫“地级市区划代码”

    由省份、地级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

    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，95.9% 的行对上参照 region-name-alias

    样本里格式符合 100%，95.9% 的行对上参照 region-name-alias。

    非空率

    100%

    规则扩增 · 智元数据平台

    平均置信度 1.00·人工校验 0%

    不建议单独作为决策依据

    查看溯源

    取值

    取值几乎都不同：共 324 个不同的值。通常是编号或自由文本。

  • 地级市宗族文化占比

    区域底数 · 338 行

    原生

    在这里叫“城市代码”

    含义：代码或编号
    键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，99.4% 的行对上参照 admin-division

    样本里格式符合 100%，99.4% 的行对上参照 admin-division。

    非空率

    100%

    取值

    取值几乎都不同：共 338 个不同的值。通常是编号或自由文本。

同一个字段标识在不同数据集里的含义可能不同。以后用标准字段统一定义。