中国省市名称数据集JSON格式及Python地区信息识别功能

本表列举了中国所有省、自治区、直辖市的全称、简称、省会以及邮编代码。

数据以JSON、ES6模块和SQL三种格式存储，ES6模块和SQL文件由JSON自动生成，JSON数据按照最新国家标准生成。直接复制JSON和ES6文件即可使用，也可根据需要生成不同语言的模块。

这里是我整理的中国省市县数据，包括自定义的ID、名称首字母和简称。本来想发布在博客上，但因为内容过多，未能如愿。

提供最新的全国各省市企业数量统计数据，方便进行数据对比和更新企业名录。适合从事企业大数据分析的专业人士使用。

ECharts是一款由百度开发的数据可视化库，基于JavaScript，支持多种图表类型和交互功能。本资源是针对中国地理数据的专门数据集，包括省市县级地图的最新JSON数据，利用其能够精确绘制各级行政区划地图。JSON格式数据易于阅读和解析，适合开发者展示统计信息如人口、GDP等。使用ECharts 4版本，开发者通过引入库文件，初始化实例，并配置地图数据源，可实现动态数据展示和交互操作。

包含中国省市区的详细联动数据，以及银联官方四位城市地区码。创建了名为tbl_region的表格，其中包括地区编号、地区名称、地区级别、父地区编号和状态等字段。这些数据已经投入使用。

在本 中国地区编号JSON文件 中，列出了各省市区的编码信息，如： 110000: 北京 110100: 市辖区 110101: 东城区 110102: 西城区 110103: 崇文区 110104: 宣武区 110105: 朝阳区 110106: 丰台区 110107: 石景山区 110108: 海淀区 110109: 门头沟区 通过这种方式，可以轻松定位到各地区编号，适合在开发过程中进行快速查找和匹配。该文件提供了一个标准化的省市区数据结构，便于 JSON 文件在中国地区信息处理中的应用。

数据来源于国家统计局2020年发布的详细数据和github上的开源项目，包括抓取程序和多种数据格式，使用方法包括执行init.sql创建表和country.sql、province.sql、city.sql、town.sql插入数据。在线演示地址：http://wecatch.me/china_regions/

CSV（逗号分隔值）是一种常见的数据存储格式，以纯文本形式保存表格数据，易于读取和处理。在本案例中，我们有三个文件：province.csv、city.csv和town.csv，分别包含中国省份、城市和城镇的数据及其行政编码。CSV文件由多行组成，每行表示一个数据记录，每个字段由逗号分隔。例如，province.csv可能包含省份名称和对应的行政编码两列。这些数据可以轻松导入到数据库中，用于构建地理信息系统或进行数据分析。行政编码是中国各级行政区划的唯一标识，广泛应用于邮政服务、统计分析和GIS应用等领域。数据的层级关系为：省份包含城市，城市包含城镇，便于按行政级别检索和组织数据。在Python中，使用pandas库可以方便地读取和处理这些CSV文件。