省份
随代码补的
province原生文本
- 出现在
- 592 个数据集
- 字段规律
- 154 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。
取值
- 广东省6,609 · 15.7%
- 浙江省4,855 · 11.6%
- 江苏省4,667 · 11.1%
- 北京市3,774 · 9.0%
- 上海市3,371 · 8.0%
- 山东省2,440 · 5.8%
- 福建省1,487 · 3.5%
- 四川省1,456 · 3.5%
- 安徽省1,299 · 3.1%
- 湖北省1,243 · 3.0%
共 33 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 74.3% 的非空记录。
取值
- 广东省6,609 · 15.7%
- 浙江省4,855 · 11.6%
- 江苏省4,667 · 11.1%
- 北京市3,774 · 9.0%
- 上海市3,371 · 8.0%
- 山东省2,440 · 5.8%
- 福建省1,487 · 3.5%
- 四川省1,456 · 3.5%
- 安徽省1,299 · 3.1%
- 湖北省1,243 · 3.0%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 74.3% 的非空记录。
取值
取值几乎都不同：共 2,441 个不同的值。通常是编号或自由文本。
取值
- 广东省5,921 · 14.9%
- 浙江省4,243 · 10.7%
- 江苏省3,866 · 9.7%
- 北京市3,487 · 8.8%
- 上海市3,196 · 8.0%
- 山东省2,260 · 5.7%
- 福建省1,447 · 3.6%
- 四川省1,411 · 3.5%
- 湖北省1,342 · 3.4%
- 安徽省1,241 · 3.1%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 71.4% 的非空记录。
- 上市公司ESG工具变量原生
企业主体 · 39,766 行
在这里叫“所属省份”
原表列名：PROVINCE
含义：地区键：省份名称。样本里格式符合 100%，还没有参照样本里格式符合 100%，还没有参照。
非空率
100%取值
- 广东省6,311 · 15.9%
- 浙江省4,699 · 11.8%
- 江苏省4,302 · 10.8%
- 北京市3,456 · 8.7%
- 上海市3,201 · 8.1%
- 山东省2,353 · 5.9%
- 福建省1,436 · 3.6%
- 四川省1,355 · 3.4%
- 安徽省1,249 · 3.1%
- 湖南省1,155 · 2.9%
共 33 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 74.3% 的非空记录。
取值
- 河南省3,434 · 8.8%
- 四川省2,595 · 6.6%
- 山东省2,466 · 6.3%
- 安徽省2,390 · 6.1%
- 江苏省2,246 · 5.8%
- 辽宁省2,175 · 5.6%
- 河北省2,094 · 5.4%
- 湖北省1,876 · 4.8%
- 湖南省1,713 · 4.4%
- 广东省1,708 · 4.4%
共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 58.1% 的非空记录。
取值
- 广东省6,118 · 15.8%
- 浙江省4,532 · 11.7%
- 江苏省4,218 · 10.9%
- 北京市3,454 · 8.9%
- 上海市3,127 · 8.1%
- 山东省2,256 · 5.8%
- 福建省1,393 · 3.6%
- 四川省1,314 · 3.4%
- 安徽省1,177 · 3.0%
- 湖南省1,119 · 2.9%
共 33 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 74.2% 的非空记录。
取值
- 广东省6,056 · 15.7%
- 浙江省4,334 · 11.2%
- 江苏省4,141 · 10.7%
- 北京市3,450 · 8.9%
- 上海市3,123 · 8.1%
- 山东省2,250 · 5.8%
- 福建省1,376 · 3.6%
- 四川省1,347 · 3.5%
- 安徽省1,184 · 3.1%
- 湖北省1,177 · 3.0%
共 33 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 73.5% 的非空记录。
取值
- 广东省5,839 · 15.5%
- 浙江省4,222 · 11.2%
- 江苏省3,889 · 10.3%
- 北京市3,302 · 8.8%
- 上海市3,067 · 8.2%
- 山东省2,182 · 5.8%
- 福建省1,351 · 3.6%
- 四川省1,307 · 3.5%
- 安徽省1,149 · 3.1%
- 湖北省1,119 · 3.0%
共 33 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 72.9% 的非空记录。
取值
- 广东省5,911 · 15.7%
- 浙江省4,463 · 11.9%
- 江苏省4,130 · 11.0%
- 北京市3,324 · 8.8%
- 上海市3,055 · 8.1%
- 山东省2,040 · 5.4%
- 福建省1,395 · 3.7%
- 四川省1,282 · 3.4%
- 安徽省1,080 · 2.9%
- 湖南省1,049 · 2.8%
共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 73.7% 的非空记录。
取值
- 广东省5,766 · 15.5%
- 浙江省4,204 · 11.3%
- 江苏省3,866 · 10.4%
- 北京市3,281 · 8.8%
- 上海市3,028 · 8.1%
- 山东省2,181 · 5.9%
- 福建省1,349 · 3.6%
- 四川省1,291 · 3.5%
- 安徽省1,137 · 3.1%
- 湖北省1,101 · 3.0%
共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 73.1% 的非空记录。
取值
- 广东省6,468 · 17.5%
- 浙江省5,368 · 14.5%
- 江苏省5,291 · 14.3%
- 上海2,618 · 7.1%
- 山东省2,486 · 6.7%
- 北京1,947 · 5.3%
- 安徽省1,243 · 3.4%
- 四川省1,199 · 3.2%
- 福建省1,155 · 3.1%
- 湖北省1,001 · 2.7%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 78.0% 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。