省份
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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。
- 省级区域创新能力效用值原生
区域底数 · 4,092 行
在这里叫“省份”
原表列名：Unnamed: 0
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
- 上海132 · 3.2%
- 云南132 · 3.2%
- 内蒙古132 · 3.2%
- 北京132 · 3.2%
- 吉林132 · 3.2%
- 四川132 · 3.2%
- 天津132 · 3.2%
- 宁夏132 · 3.2%
- 安徽132 · 3.2%
- 山东132 · 3.2%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 32.3% 的非空记录。
取值
- 上海市120 · 2.9%
- 云南省120 · 2.9%
- 内蒙古自治区120 · 2.9%
- 北京市120 · 2.9%
- 台湾省120 · 2.9%
- 吉林省120 · 2.9%
- 四川省120 · 2.9%
- 天津市120 · 2.9%
- 宁夏回族自治区120 · 2.9%
- 安徽省120 · 2.9%
共 34 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 29.4% 的非空记录。
取值
- 江西省424 · 10.7%
- 广东省347 · 8.8%
- 辽宁省254 · 6.4%
- 河北省240 · 6.1%
- 山东省235 · 5.9%
- 四川省232 · 5.9%
- 山西省186 · 4.7%
- 云南省172 · 4.3%
- 福建省165 · 4.2%
- 安徽省156 · 3.9%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 60.9% 的非空记录。
取值
- 上海126 · 3.2%
- 云南126 · 3.2%
- 内蒙古126 · 3.2%
- 北京126 · 3.2%
- 吉林126 · 3.2%
- 四川126 · 3.2%
- 天津126 · 3.2%
- 宁夏126 · 3.2%
- 安徽126 · 3.2%
- 山东126 · 3.2%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 32.3% 的非空记录。
- 地级市资本密集型产业比重原生
区域底数 · 3,892 行
在这里叫“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294 · 7.6%
- 四川省252 · 6.5%
- 山东省238 · 6.1%
- 河南省238 · 6.1%
- 安徽省235 · 6.0%
- 辽宁省196 · 5.0%
- 广西壮族自治区191 · 4.9%
- 江苏省182 · 4.7%
- 湖北省168 · 4.3%
- 黑龙江省168 · 4.3%
共 27 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 55.5% 的非空记录。
- 地级市技术密集型产业比重原生
区域底数 · 3,892 行
在这里叫“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294 · 7.6%
- 四川省252 · 6.5%
- 山东省238 · 6.1%
- 河南省238 · 6.1%
- 安徽省235 · 6.0%
- 辽宁省196 · 5.0%
- 广西壮族自治区191 · 4.9%
- 江苏省182 · 4.7%
- 湖北省168 · 4.3%
- 黑龙江省168 · 4.3%
共 27 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 55.5% 的非空记录。
取值
- 北京市1,190 · 31.0%
- 上海市1,175 · 30.6%
- 广东省593 · 15.4%
- 四川省361 · 9.4%
- 天津市246 · 6.4%
- 海南省148 · 3.9%
- 重庆市114 · 3.0%
- 湖北省13 · 0.3%
- 内蒙古自治区4 · 0.1%
共 9 个不同的值。
取值
- 云南省105 · 3.2%
- 内蒙古自治区105 · 3.2%
- 北京市105 · 3.2%
- 吉林省105 · 3.2%
- 四川省105 · 3.2%
- 天津市105 · 3.2%
- 宁夏回族自治区105 · 3.2%
- 安徽省105 · 3.2%
- 山东省105 · 3.2%
- 山西省105 · 3.2%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 32.5% 的非空记录。
取值
- 广东省122 · 3.3%
- 上海市121 · 3.2%
- 宁夏回族自治区121 · 3.2%
- 福建省121 · 3.2%
- 青海省121 · 3.2%
- 云南省120 · 3.2%
- 内蒙古自治区120 · 3.2%
- 北京市120 · 3.2%
- 吉林省120 · 3.2%
- 四川省120 · 3.2%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 32.4% 的非空记录。
取值
- 上海市96 · 3.3%
- 云南省96 · 3.3%
- 内蒙古自治区96 · 3.3%
- 北京市96 · 3.3%
- 吉林省96 · 3.3%
- 四川省96 · 3.3%
- 天津市96 · 3.3%
- 安徽省96 · 3.3%
- 山东省96 · 3.3%
- 山西省96 · 3.3%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 32.6% 的非空记录。
取值
- 上海120 · 3.3%
- 云南120 · 3.3%
- 内蒙古120 · 3.3%
- 吉林120 · 3.3%
- 天津120 · 3.3%
- 宁夏120 · 3.3%
- 山西120 · 3.3%
- 广西120 · 3.3%
- 新疆120 · 3.3%
- 河北120 · 3.3%
共 31 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 32.5% 的非空记录。
取值
- 广东省252 · 7.0%
- 四川省216 · 6.0%
- 安徽省204 · 5.7%
- 山东省204 · 5.7%
- 河南省204 · 5.7%
- 广西壮族自治区168 · 4.7%
- 辽宁省168 · 4.7%
- 江苏省156 · 4.3%
- 湖南省156 · 4.3%
- 湖北省144 · 4.0%
共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 52.0% 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。