区县区划代码

• 全国行政村淘宝村DID面板

  区域底数 · 10,568,271 行

  原生

  在这里叫“区县代码”

  含义：代码或编号

  键：县级区划代码（2024 年版）。样本里格式符合 100%，99% 的行对上参照 region-code-by-year

  样本里格式符合 100%，99% 的行对上参照 region-code-by-year。

  非空率

  100%

  取值

  取值几乎都不同：共约 2,937 个不同的值。通常是编号或自由文本。

• 全国气象站逐日观测

  自然灾害 · 9,932,486 行

  AI 扩增

  在这里叫“所在区县代码”

  经度、纬度落在哪个区县，现行的县级区划代码。用县级边界查出，不用模型。离边界不到 1 公里的点置信度较低

  含义：代码或编号

  键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary

  样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary。

  非空率

  97%

  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

  • 710000559,245 · 5.8%
  • 63280150,905 · 0.5%
  • 65050244,885 · 0.5%
  • 15292144,490 · 0.5%
  • 15078241,491 · 0.4%
  • 65232541,024 · 0.4%
  • 15252240,927 · 0.4%
  • 15022340,923 · 0.4%
  • 63280340,753 · 0.4%
  • 63272638,992 · 0.4%

  共 756 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 9.8% 的非空记录。

• 区县相邻关系明细

  区域底数 · 8,410,000 行

  原生

  在这里叫“区县代码”

  原表列名：countycode

  键：县级区划代码（2019 年版）。样本里格式符合 100%，98.4% 的行对上参照 region-code-by-year

  样本里格式符合 100%，98.4% 的行对上参照 region-code-by-year。

  非空率

  100%

  取值

  取值几乎都不同：共约 2,899 个不同的值。通常是编号或自由文本。

• 全国格点逐年极端降水

  自然灾害 · 6,022,990 行

  AI 扩增

  在这里叫“所在区县代码”

  经度、纬度落在哪个区县，现行的县级区划代码。用县级边界查出，不用模型。离边界不到 1 公里的点置信度较低

  含义：代码或编号

  键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary

  样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary。

  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

  • 652824126,790 · 2.1%
  • 65282588,598 · 1.5%
  • 54252682,460 · 1.4%
  • 63280173,532 · 1.2%
  • 54063070,494 · 1.2%
  • 15292359,458 · 1.0%
  • 65050254,560 · 0.9%
  • 15292151,460 · 0.9%
  • 63272449,290 · 0.8%
  • 54252446,686 · 0.8%

  共 2,770 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 11.8% 的非空记录。

• 全国土地出让记录

  工程项目 · 3,511,918 行

  原生

  在这里叫“县代码”

  6 位。80% 的行有值。CSV 里带小数点，导入时去掉

  含义：代码或编号

  键：县级区划代码（2020 年版）。样本里格式符合 100%，99.8% 的行对上参照 region-code-by-year

  样本里格式符合 100%，99.8% 的行对上参照 region-code-by-year。

  非空率

  80%

  取值

  取值几乎都不同：共约 2,518 个不同的值。通常是编号或自由文本。

• 中国手机基站地理信息

  建筑设施 · 1,868,320 行

  AI 扩增

  在这里叫“所在区县代码”

  经度、纬度落在哪个区县，现行的县级区划代码。用县级边界查出，不用模型。离边界不到 1 公里的点置信度较低

  含义：代码或编号

  键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary

  样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary。

  非空率

  100%

  规则扩增 · 智元数据平台

  平均置信度 0.95·人工校验 0%

  不建议单独作为决策依据

  查看溯源

  取值

  • 710000736,383 · 39.4%
  • 810000278,957 · 14.9%
  • 11010545,846 · 2.5%
  • 44190039,437 · 2.1%
  • 31011532,080 · 1.7%
  • 11010828,655 · 1.5%
  • 44030517,833 · 1.0%
  • 44010617,346 · 0.9%
  • 44011114,562 · 0.8%
  • 44030413,795 · 0.7%

  共 2,604 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 65.6% 的非空记录。

• 县城建设统计（按县）

  区域底数 · 1,651,101 行

  AI 扩增

  在这里叫“县区划代码”

  由省份、县查行政区划参照得出的现行县级区划代码。程序查表，不用模型。对不上或置信度低的为空

  键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，95.5% 的行对上参照 region-name-alias

  样本里格式符合 100%，95.5% 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

  • 3717281,337 · 0.1%
  • 3708311,330 · 0.1%
  • 3703231,329 · 0.1%
  • 3717251,329 · 0.1%
  • 3707241,327 · 0.1%
  • 1508261,313 · 0.1%
  • 3708291,312 · 0.1%
  • 3713231,312 · 0.1%
  • 3709231,310 · 0.1%
  • 1311261,300 · 0.1%

  共 1,570 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 0.8% 的非空记录。

• 工业企业距省界距离

  企业主体 · 876,552 行

  原生

  在这里叫“县代码”

  行政区划代码

  含义：代码或编号

  键：县级区划代码（2019 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

  • 32050933,537 · 3.8%
  • 32058324,592 · 2.8%
  • 11011223,907 · 2.7%
  • 11011521,256 · 2.4%
  • 32058120,656 · 2.4%
  • 32028219,569 · 2.2%
  • 31011819,509 · 2.2%
  • 31011418,658 · 2.1%
  • 32058514,234 · 1.6%
  • 33048312,660 · 1.4%

  共 470 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 23.8% 的非空记录。

• 微信公众号企业工商

  企业主体 · 822,404 行

  AI 扩增

  在这里叫“所属区县区划代码”

  由所属省份、所属城市、所属区县查行政区划参照得出的现行县级区划代码。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：县级区划代码。样本里格式符合 100%，94.9% 的行对上参照 region-name-alias

  样本里格式符合 100%，94.9% 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

  • 11010524,511 · 3.1%
  • 11010818,226 · 2.3%
  • 44030514,808 · 1.9%
  • 31011511,878 · 1.5%
  • 44010611,541 · 1.5%
  • 51010710,045 · 1.3%
  • 4403049,384 · 1.2%
  • 4403077,581 · 1.0%
  • 4403067,299 · 0.9%
  • 4101056,744 · 0.9%

  共 2,802 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 15.6% 的非空记录。

• 全国五级统计用区划代码

  区域底数 · 619,782 行

  原生

  在这里叫“区县代码”

  6位数字 原表列名：区县级区划代码

  非空率

  100%

  取值

  取值几乎都不同：共 3,260 个不同的值。通常是编号或自由文本。

• 城市和区县新冠疫情日度

  人口健康 · 532,932 行

  AI 扩增

  在这里叫“所在区县代码”

  经度、纬度落在哪个区县，现行的县级区划代码。用县级边界查出，不用模型。离边界不到 1 公里的点置信度较低

  含义：代码或编号

  键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary

  样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary。

  非空率

  100%

  规则扩增 · 智元数据平台

  平均置信度 0.95·人工校验 0%

  不建议单独作为决策依据

  查看溯源

  取值

  • 71000021,360 · 4.0%
  • 81000019,224 · 3.6%
  • 1201192,136 · 0.4%
  • 5001092,136 · 0.4%
  • 5406302,136 · 0.4%
  • 6590072,136 · 0.4%
  • 1101061,068 · 0.2%
  • 1101071,068 · 0.2%
  • 1101081,068 · 0.2%
  • 1101091,068 · 0.2%

  共 458 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 10.0% 的非空记录。

• 银行业金融机构网点明细

  保险市场 · 477,110 行

  AI 扩增

  在这里叫“县区区划代码”

  由省份、城市、县区查行政区划参照得出的现行县级区划代码。程序查表，不用模型。对不上或置信度低的为空

  键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，82.3% 的行对上参照 region-name-alias

  样本里格式符合 100%，82.3% 的行对上参照 region-name-alias。

  非空率

  82%

  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

  • 1101052,190 · 0.6%
  • 1101081,612 · 0.4%
  • 3101151,594 · 0.4%
  • 4406061,450 · 0.4%
  • 4406051,370 · 0.3%
  • 4403041,088 · 0.3%
  • 6201021,073 · 0.3%
  • 3302121,047 · 0.3%
  • 440305996 · 0.3%
  • 440106991 · 0.3%

  共 2,838 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 3.4% 的非空记录。

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。