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2019年各省市区数据（来自国家统计局）

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简介：
本资料集汇总了2019年中国各省份、直辖市及自治区的关键统计数据，涵盖经济、人口和社会等多个领域，来源于官方权威机构——国家统计局。 2019年省市区的数据来自国家统计局的官方发布。

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  • 2019年各省市区数据（来自国家统计局）
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    本资料集汇总了2019年中国各省份、直辖市及自治区的关键统计数据，涵盖经济、人口和社会等多个领域，来源于官方权威机构——国家统计局。 2019年省市区的数据来自国家统计局的官方发布。
     
  • 2019年国家统计局省市区及街道数据爬取.txt
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    该文档包含2019年由国家统计局发布的详细数据，涵盖了中国各省份、城市、区县以及街道的统计信息。这些数据可通过编程手段进行爬取和分析。文档旨在为研究人员和社会科学爱好者提供全面的数据支持，以便深入探究中国的地区经济发展状况及社会变迁趋势。 2019年国家统计局省市区、街道数据爬取的Python源码仅能爬取到街道层级的数据，居委会由于页面上没有a标签而未能进行爬取。如有需要，请自行调整代码。
     
  • 国家统计局省市区三级数据
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    本数据库收录了国家统计局发布的省、市、区各级行政区域的统计数据，涵盖经济、人口等多个领域，为研究与决策提供详实的数据支持。 国家统计局提供的省市区三级数据可以以Excel形式获取。
     
  • 2019年国家统计局省市县区数据更新（含编码与名称）
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    本资料为2019年最新版国家统计局发布的省市县区级行政区划代码及名称信息，适用于各类地理信息系统和统计分析工作。 2019年国家统计局省市县区数据如下： - 编码：31 | 名称：上海市 - 编码：3101 | 名称：市辖区 - 编码：310107 | 名称：普陀区 在普陀区内，包含以下街道和镇： - 编码：310107015 | 名称：长寿路街道 - 编码：310107017 | 名称：石泉路街道 - 编码：310107102 | 名称：长征镇 - 编码：310107103 | 名称：桃浦镇 - 编码：310107016 | 名称：甘泉路街道
     
  • 2019年中国行政区划数据 - 来自国家统计局的全面信息
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    本资料集涵盖了2019年中国各行政区划的关键统计数据，内容详实丰富，直接来源于权威的国家统计局发布的信息。 2019年全国行政区划数据最细一级精确到村、社区及居委会级别。该数据从国家统计局官网爬取而来，总大小约80多M，确保准确性和完整性。
     
  • 2019年各省市区财政数据（shuju.csv）
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    该文档包含了2019年中国各省份、直辖市和自治区的财政收支情况，详细数据以CSV格式提供，便于数据分析与研究。 这段数据包含了2019年中国各省市区的地方财政收入、国内生产总值、人口数、城镇化率以及第三产业比重的信息，并且还包括了地理位置的评价得分。这些数据旨在分析地方财政收入与上述因素之间的关系。
     
  • 2020年国家统计局省市县乡村数据
    优质
    该报告提供了2020年中国各级行政区划（包括省份、城市、县级单位及乡镇）全面详实的人口、经济和社会发展统计数据。 从国家统计局获取了2020年省市县乡村的数据。
     
  • 2020年国家统计局省市地区对照表.xlsx
    优质
    该文件为2020年版本，提供了中国各省份、城市与国家统计局代码之间的对应关系表格，便于数据查找和分析。 2020年统计用区划代码和城乡划分代码已手工整理完毕，分为三级分类。如有需要可下载并导入电商系统使用。
     
  • 国家统计局各省年度、季度和月度数据
    优质
    本数据库汇集了国家统计局发布的各省份年度、季度及月度经济数据，涵盖国民经济主要指标，为研究与决策提供详实的数据支持。 从国家统计局获取的数据包括2000年至2019年的年度数据、最近18个季度的季度数据以及最近36个月的月度数据，并以CSV文件形式存储，路径与国家统计局官网内部相对路径一致。已移除所有内容为空的表格。
     
  • 1949-2019年中国各省市区历年GDP数据汇总表.xlsx
    优质
    本Excel文件汇集了自1949年至2019年间中国各省份及直辖市的年度GDP统计数据，为研究经济发展趋势提供了详实的数据支持。 1949-2019年中国各省市历年GDP数据汇总表（不含港澳台地区），适合用于数据可视化和个人学习参考。