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2020年最新全国省市区街道居委五级区划代码数据库(依据国家统计局2月25日更新)

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简介:
本数据库收录了截至2020年的全国省、市、区县、街道及居委会五级最新区划代码,基于国家统计局于2023年2月25日的官方更新数据。 从国家统计局获取了省市区街道居委会五级区划代码的数据,总计704,749条记录,这些数据更新于2020年2月25日。

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客服
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  • 2020225
    优质
    本数据库收录了截至2020年的全国省、市、区县、街道及居委会五级最新区划代码,基于国家统计局于2023年2月25日的官方更新数据。 从国家统计局获取了省市区街道居委会五级区划代码的数据,总计704,749条记录,这些数据更新于2020年2月25日。
  • 发布2020116行政/县、镇/、村/社
    优质
    该统计数据为2020年11月6日全国各级行政区域划分情况,包括省级、市级、县级及以下的详细分布,由国家统计局发布。 省/自治区/直辖市:31 条 市:342 条 区/县:3275 条 镇/街道:41895 条 村/社区:634262条 总计:634262 条
  • 2020
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    该数据库为2020年最新版本,包含中国各省份、城市、区县及街道详尽信息,便于地理信息系统、物流配送等行业应用。 之前项目中需要全国的省市区数据,在网上找了很久但发现要么数据不全,要么过时了。因此自己整理了一份最新的省市区数据库,并与京东的数据保持同步,总共包含49226条记录。
  • 2020116行政/县、镇/、村/社
    优质
    本资料为2020年11月6日更新,涵盖中国所有五级行政区划信息,包括省级、市级、区县级、乡级及村级的详细划分。 截至2020年11月6日的数据来源于国家统计局:中国共有31个省、自治区及直辖市;342个城市;2993个区县;以及41613个乡镇街道。此外,还有633,980个村和社区。这些数据以按级分区的json格式存储,并使用.txt作为文件后缀,便于根据具体项目需求进行二次整理处理。
  • 2022行政/乡镇、会/村会)
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    本资料集涵盖了中国2022年的行政划分详情,包括省级、市级、区县级及更基层的街道与乡镇单位,并详细列出各层级下的居委会和村委会信息。 2022版全国五级行政区划(省、市、区、街道/镇、居委会/村委会)的表结构适用于达梦数据库,并且INSERT语句兼容MySQL和Oracle。此信息适合程序开发人员及数据库管理员等技术开发者参考使用。
  • 2019131 发布5地址---/乡镇-会).zip
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    该文件包含国家统计局于2019年1月发布的五级行政区划详细数据,涵盖从省级到居委会级别的全面信息。 2019年统计用区划代码及城乡划分代码依据国务院批复同意的《关于统计上划分城乡的规定》(国函〔2008〕60号)以及国家统计局发布的《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》(国统字〔2009〕91号)进行编制。 此次发布的内容包括全国31个省、自治区及直辖市的2019年统计用区划代码(共12位)和城乡分类代码(共3位),但不涵盖我国台湾省、香港特别行政区以及澳门特别行政区。资源分为两部分:电子表格与SQL语句。 其中,SQL表结构定义如下: ```sql CREATE TABLE `province_city_county` ( `code` varchar(12) NOT NULL COMMENT 编码, `p_code` varchar(12) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 父级ID,0表示没有父级, `name` varchar(100) NOT NULL COMMENT 名称, `type` char(1) NOT NULL COMMENT 类型:1-省;2-市;3-县,4-乡镇;5-村/社区, `county_type` varchar(3) DEFAULT NULL COMMENT 城乡分类:100-城镇;110-城区;111-主城区;112-城乡结合区;120-镇区;121-镇中心区;122-镇乡结合区;123-特殊区域;200-乡村; `status` char(1) NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT 状态,默认为有效, PRIMARY KEY (`code`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; ```
  • 2021的四)地址
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    本数据库收录了2021年全国最新完整的四级地址信息,包括省份、城市、区县及街道层级的数据,为地理信息系统和市场分析提供精确位置参考。 2021年全国最新四级地址库(包括省市区街道)现已更新。
  • 2020Python3.8爬取(包括乡镇)
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    本教程详细介绍了使用Python 3.8版本从国家统计局网站上抓取最新的地区代码数据的方法。涵盖省级、市级、区县级及街道级等各级行政区划的全面解析与提取技巧,适合数据分析和地理信息系统开发人员参考学习。 ```python import urllib.request import time from bs4 import BeautifulSoup indexs = index.html url = http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2019/ txt = urllib.request.urlopen(url + indexs).read().decode(gbk) soup = BeautifulSoup(txt, html.parser) lista = soup.find_all(a) lista.pop() for a in lista: # 进行后续操作 ```
  • 、社
    优质
    本系统提供全国范围内的五级行政区划数据,涵盖省、市、区县、街道及社区层级,便于用户进行精细化地域分析和管理。 全国地区级联数据用于构建具有五级层次结构的下拉选择框或级联菜单,在Web开发中常用于实现用户输入地址时的智能提示功能。这五个层级分别是省级、市级、区县级、街道级以及社区级,为用户提供逐层筛选的选择体验。 在网页设计上,这种联动效果可以提升用户体验,减少错误,并简化管理流程。全国省市区镇乡村五级数据集涵盖了中国所有行政区域的信息,从省份到最基层的社区级别全面覆盖。 此资源提供两种格式的数据脚本:一种是将各个层级分别存储于五个独立表中;另一种则是合并至单一表格内并使用联合字段区分各级别。这两种方式各有优缺点,可根据项目需求和数据库设计策略灵活选择。 MySQL作为该数据集所采用的数据库管理系统,在Web开发领域广受好评,以其开源、免费及高性能的特点著称。地区级联数据的MySQL脚本可能包含创建表结构、插入初始数据或设置索引等SQL语句集合,以便快速初始化并填充相关数据。 开发者导入这些SQL脚本至MySQL后,可在前端代码(如JavaScript)中通过Ajax请求获取所需层级的数据,并结合React、Vue或Angular等框架实现级联选择效果。同时,在后端开发时需设计接口以支持动态获取和验证用户地址信息的选择情况。 此资源对于处理全国范围内的地址数据的项目非常有价值,无论是电商网站还是物流系统,都需要精准收集用户的住址信息。确保这些数据准确且完整对提供高质量服务至关重要,而地区级联数据集则为此提供了坚实的基础。 总的来说,全国地区级联数据集是Web开发中的重要工具,它包含完整的五级行政区域信息,并能与MySQL数据库紧密结合使用以实现高效的地址选择和管理功能。无论是采用分表存储还是单表合并的方式都能满足不同项目的需求,在提升用户体验及简化开发流程方面发挥了积极作用。