2017年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2017年10月31日) 数据来源：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2017/index.html 数据已经按照树形结构进行处理 为insert 脚本，需要先创建数据表，适合各种关系型数据库

截止2021年10月31日,从国家统计局官网获取的完整数据,合计587431条.包含代码.详细到村.

2021.12.30 统计用区划和城乡划分代码 含街道数据库单表sql（mysql）

2018年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2018年10月31日) http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2018/index.html

国家统计用区划代码和城乡划分代码---源码、详细分析、数据 2019.05.25更新： 添加了爬虫代码使用说明 添加了依赖requirements.txt 2018.12.02更新： 修改，添加了中山市/东莞市下面没有区级单位的异常处理 页面源码的编码为GB2312，实际为GBK，因此手工指定编码为GBK： 2018.11.30更新： 更新village.csv文件，按照code顺序从小到大排列，看起来更方便 更新数据总结中的错误 2018.11.10更新： 缺失数据补充: 一、本仓库介绍 统计局网站提供的按照：省-市-县-镇-村这样的层次关系来组织页面。统计局的网站对于爬虫的限制也不多，我只使用一个ip就爬取全部数据，爬取的过程中请求被拒绝的情况很少。 本仓库包含： 代码文件： 2016年统计用区划代码和城乡划分代码数据文件： 页面分析、代码详细说明见个人博客： Pytho

2019全国统计用区划代码和城乡划分代码，采集自国家统计局官网数据，2019年更新的。包含了省市区五级的行政编码。2019年全国统计用区划代码（12位）和城乡分类代码（3位），地域范围为国家统计局开展统计调查的全国31个省、自治区、直辖市，未包括我国台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区。省市区三级6位编码，其他的为12位。xslx文件。约70w条数据。其中有的名称会显示市辖区，需自己处理（不多）。

java爬虫，国家统计局区划编码http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/； 爬取省市区乡镇村数据，共70W+数据.

来自 http://www.stats.gov.cn/tjbz/cxfldm/2010/index.html 最新整理

2012年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2012年10月31日) 　　统计用区划代码和城乡划分代码说明：统计用区划代码和城乡划分代码所涉及的数据，是国家统计局开展统计调查所涉及的区划范围，未包括我国台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区。 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆

2012年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2012年10月31日) 从国家统计局网站爬下来的，总共741948条数据。包括省份(直辖市)、城市、区县、乡镇、村委会五级的行政区划代码。 网站地址：http://www.stats.gov.cn/tjbz/cxfldm/2012/ 城乡划分代码说明： 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 210 乡中心区 220 村庄 PS:行政划分并非纯粹意义上的地理划分