【数据分享】2015-2023年我国区县逐月二手房房价数据(Excel/Shp格式)
房价是一个城市发展程度的重要体现,一个城市的房价越高通常代表这个城市越发达,对于人口的吸引力越大!因此,房价数据是我们在各项城市研究中都非常常用的数据!之前我们分享过2015-2023年我国地级市逐月房价数据(可查看之前的文章获悉详情),包括300多个地级及以上城市的月度平均房价!
本次我们为大家带来的是2015-2023年我国区县的二手房价数据!包括2000多个区县的月度二手房价,时间范围从2015年1月到2023年10月,数据格式处理为了Excel和Shp两种。以下为数据的详细介绍:
01 数据预览
我们先来看一下Shp格式的数据,2015年1月—2023年10月的区县二手房价数据汇总在一个Shp文件中,数据字段主要包括省份名称、省代码、省份类型、城市名称、城市代码、城市类型、区县名称、区县代码、区县类型、月度二手房价、数据说明。
我们再来看一下Excel格式的数据,数据字段的具体属性与Shp格式相同,各区县2015-2023年逐月二手房价同样汇总为一个Excel文件。
02 数据详情
时间范围:
2015.01—2023.10(逐月)
统计口径:
区县
数据单位:
元/㎡
数据格式:
Excel和Shp
空间坐标:
GCS_WGS_1984
行政区划数据来源:
县级行政边界数据来源于“数读城事”公众号,欢迎大家关注该公众号!
数据说明:
该房价数据原始数据为excel格式,我们基于excel中的区县名称与shp格式的县级行政区划数据中的区县名称做数据连接,得到了shp格式的房价数据。在连接过程中,由于excel数据中的区县名称和shp数据中的区县名称存在不对应的情况,会有数据缺失,具体分类如下两种情况:
-
Excel中有数据,但Shp行政区划数据中数据缺失:Excel和Shp中包含的区县数量不同,将Excel数据连接到Shp数据时,会因为区县名称不同或历年来区县变化等原因产生数据丢失,主要原因在于区县Shp中不包含市区和高新区的房价数据。涉及447个区县,具体名单如下:

-
Shp中有数据,但Excel中数据缺失:Excel中共有628个区县房价缺失,具体名单如下:

文末下方是我们的公众号名片,我们将定期介绍各类城市数据以及数据的可视化和分析技术,有关2015-2023年我国区县逐月二手房房价数据,欢迎大家多多关注我们进行了解!
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