数据集 | 2024年中国全国5级行政区划（省、市、县、镇、村）

数据来源:  中华人民共和国国家统计局 
          https://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2023/

整理者: ``https://github.com/adyliu/china_area`` 

数据量(2023年): 665552 

数据格式: csv.gz 或 sql.gz

级别:
   1级：省、直辖市、自治区
   2级：地级市
   3级：市辖区、县（旗）、县级市、自治县（自治旗）、特区、林区
   4级：镇、乡、民族乡、县辖区、街道
   5级：村、居委会
   
城乡分类 (1开头是城镇，2开头是乡村)
   111表示主城区；
   112表示城乡接合区；
   121表示镇中心区；
   122表示镇乡接合区；
   123表示特殊区域；
   210表示乡中心区；
   220表示村庄
   
   
code: 共12位(省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('area_code_2024.csv', header=None)#, names=['name', 'level', 'code', 'class']
df.columns = ['code', 'name', 'level', 'pcode', 'category']
print(len(df))
df.head(10)

665552

 1级：省、直辖市、自治区
 2级：地级市
 3级：市辖区、县（旗）、县级市、自治县（自治旗）、特区、林区
 4级：镇、乡、民族乡、县辖区、街道
 5级：村、居委会

df[df['level']==1]['name'].values

array(['北京市', '天津市', '河北省', '山西省', '内蒙古自治区', '辽宁省', '吉林省', '黑龙江省', '上海市',
       '江苏省', '浙江省', '安徽省', '福建省', '江西省', '山东省', '河南省', '湖北省', '湖南省',
       '广东省', '广西壮族自治区', '海南省', '重庆市', '四川省', '贵州省', '云南省', '西藏自治区',
       '陕西省', '甘肃省', '青海省', '宁夏回族自治区', '新疆维吾尔自治区'], dtype=object)

df[df['level']==1]['code'].astype(str).str[:2].values

array(['11', '12', '13', '14', '15', '21', '22', '23', '31', '32', '33',
       '34', '35', '36', '37', '41', '42', '43', '44', '45', '46', '50',
       '51', '52', '53', '54', '61', '62', '63', '64', '65'], dtype=object)

province_code_df = pd.DataFrame(
    {'province': df[df['level']==1]['name'].values,
    'code':df[df['level']==1]['code'].astype(str).str[:2].values}
)

province_code_df

city_code_df = pd.DataFrame(
    {'city': df[df['level']==2]['name'].values,
     'code':df[df['level']==2]['code'].astype(str).str[:4].values}
)

city_code_df

county_code_df = pd.DataFrame(
    {'county': df[df['level']==3]['name'].values,
     'code':df[df['level']==3]['code'].astype(str).str[:6].values}
)

county_code_df

zhen_code_df = pd.DataFrame(
    {'zhen': df[df['level']==4]['name'].values,
     'code':df[df['level']==4]['code'].astype(str).str[:9].values}
)

zhen_code_df

village_code_df = pd.DataFrame(
    {'village': df[df['level']==5]['name'].values,
     'code':df[df['level']==5]['code'].astype(str).str[:12].values}
)

village_code_df

#category以1为开头，即城镇
df[df['category'].astype(str).str.startswith('1')]

df[df['category']==121]