地区
州/省/地区
region原生文本
- 出现在
- 106 个数据集
- 字段规律
- 8 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
- 西部3,216 · 37.4%
- 东部2,712 · 31.6%
- 中部2,664 · 31.0%
共 3 个不同的值。
取值
- 全国318 · 3.7%
- 重庆293 · 3.4%
- 新疆279 · 3.3%
- 河南278 · 3.3%
- 北京273 · 3.2%
- 福建271 · 3.2%
- 吉林270 · 3.2%
- 海南270 · 3.2%
- 西藏270 · 3.2%
- 江西269 · 3.1%
共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 32.7% 的非空记录。
取值
- 上海市浦东新区165 · 1.9%
- 安徽省宿州市埇桥区134 · 1.6%
- 安徽省阜阳市颍上县101 · 1.2%
- 安徽省亳州市涡阳县84 · 1.0%
- 安徽省淮南市寿县84 · 1.0%
- 上海市杨浦区83 · 1.0%
- 浙江省温州市苍南县79 · 0.9%
- 安徽省阜阳市阜南县77 · 0.9%
- 安徽省六安市金安区76 · 0.9%
- 上海市闵行区75 · 0.9%
共 310 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 11.3% 的非空记录。
取值
- 广东省227 · 2.9%
- 四川省224 · 2.9%
- 江西省222 · 2.9%
- 福建省222 · 2.9%
- 青岛市222 · 2.9%
- 内蒙古自治区221 · 2.8%
- 河南省220 · 2.8%
- 贵州省220 · 2.8%
- 山西省219 · 2.8%
- 河北省219 · 2.8%
共 36 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 28.5% 的非空记录。
取值
- 东部2,652 · 34.3%
- 中部2,600 · 33.7%
- 西部2,470 · 32.0%
共 3 个不同的值。
取值
- 东部2,652 · 34.3%
- 中部2,600 · 33.7%
- 西部2,470 · 32.0%
共 3 个不同的值。
取值
- 全国259 · 3.5%
- 四川235 · 3.1%
- 江西235 · 3.1%
- 湖北235 · 3.1%
- 云南234 · 3.1%
- 北京234 · 3.1%
- 吉林234 · 3.1%
- 天津234 · 3.1%
- 山东234 · 3.1%
- 广西234 · 3.1%
共 32 个不同的值，上面列出最常见的 10 个，覆盖 31.7% 的非空记录。
取值
- 东部2,550 · 34.2%
- 中部2,500 · 33.6%
- 西部2,400 · 32.2%
共 3 个不同的值。
取值
- 东部2,550 · 34.2%
- 中部2,500 · 33.6%
- 西部2,400 · 32.2%
共 3 个不同的值。
取值
- 东部2,550 · 34.3%
- 中部2,500 · 33.7%
- 西部2,375 · 32.0%
共 3 个不同的值。
- 省级农村经济基本情况原生
区域底数 · 7,291 行
在这里叫“地区”
省级地区简称，全国一行写作“全国”
键：省份名称。样本里格式符合 95.3%，还没有参照样本里格式符合 95.3%，还没有参照。
非空率
100%取值
- 云南237 · 3.3%
- 全国237 · 3.3%
- 内蒙古237 · 3.3%
- 吉林237 · 3.3%
- 四川237 · 3.3%
- 安徽237 · 3.3%
- 山西237 · 3.3%
- 广西237 · 3.3%
- 新疆237 · 3.3%
- 江苏237 · 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
- 东部2,472 · 34.3%
- 中部2,424 · 33.7%
- 西部2,304 · 32.0%
共 3 个不同的值。
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。