在IT行业中，地理信息系统（GIS）是一个至关重要的领域，它涉及到地理位置数据的处理、分析和可视化。本资源“北京市各小区经纬度（省市区+道路+门牌号+小区名称+经纬度坐标）”是GIS应用的一个实例，专门针对北京地区的住宅区。这个数据集包含了丰富的信息，对开发者和研究人员在定位、导航、数据分析等方面非常有用。 让我们详细了解一下这个数据集的关键组成部分： 1. **省市区**：这是地理位置的行政级别划分，通常包括省级、市级和区级。在中国，省是最高一级的行政区域，市通常是省下的第二级行政单位，而区则是市内的更小行政区域。这些信息用于精确地标识一个位置在国家和城市中的位置。 2. **道路**：道路名称提供了具体的位置信息，指示了小区所在的主要街道。在地图服务中，道路信息用于路径规划和导航。 3. **门牌号**：门牌号是居民楼或建筑物的具体标识，结合道路信息可以精确定位到某个实体。在实际应用中，如快递配送、外卖服务等，门牌号是必不可少的。 4. **小区名称**：这是住宅区的标识，有助于区分不同的居住区域。在数据分析时，小区名称可以作为群体特征的参考。 5. **经纬度坐标**：这是地理信息的核心，采用全球定位系统（GPS）的标准坐标系——经度和纬度来表示地理位置。经度表示东西方向的位置，纬度表示南北方向的位置。经纬度坐标可以将任何地点精确地定位在全球平面上，对于地图服务、定位应用和数据分析来说至关重要。 这个数据集的用途广泛，以下是一些主要的应用场景： 1. **正向地理编码**：将地址（如省市区、道路、门牌号和小区名称）转换为经纬度坐标，常用于地图应用中输入地址后的定位。 2. **逆向地理编码**：相反的过程，即根据经纬度坐标反推出地址信息，这在用户需要了解当前位置详细地址时很有用。 3. **数据分析**：通过对这些数据的统计和分析，可以研究北京市的社区分布、人口密度、交通状况等社会经济指标。 4. **服务推荐系统**：例如，基于用户所在小区推荐附近的餐馆、商店或娱乐设施。 5. **紧急服务响应**：快速获取事故地点的精确位置，提高救援效率。 6. **房地产市场研究**：通过分析小区的位置、周边设施等信息，可以评估房价走势和投资潜力。 7. **智能交通系统**：用于优化路线规划、公交线路设计、交通流量监测等。 这个“北京市小区坐标”数据集不仅是地理信息科学的一个实用工具，也是众多IT应用的基础数据源，对于提高服务质量和推动技术创新具有重要作用。

数据信息包括：小区名(name)、省份(province)、城市(city)、区域(area)、地址(address)、纬度(latitude)、经度(longitude)、纬度(GPS)(latitude_gps)、经度(GPS)(longitude_gps)、物业类型(type)、物业费(management_fee)、总建面积(size)、总户数、建造年代、停车位、容积率、绿化率、开发商(producer)、物业公司(management)、相关学校(school)、小区介绍(info)

数据信息包括：小区名(name)、省份(province)、城市(city)、区域(area)、地址(address)、纬度(latitude)、经度(longitude)、纬度(GPS)(latitude_gps)、经度(GPS)(longitude_gps)、物业类型(type)、物业费(management_fee)、总建面积(size)、总户数、建造年代、停车位、容积率、绿化率、开发商(producer)、物业公司(management)、相关学校(school)、小区介绍(info)

本文实例为大家分享了python爬虫获取小区经纬度、地址的具体代码，供大家参考，具体内容如下 通过小区名称利用百度api可以获取小区的地址以及经纬度，但是由于api返回的值中的地址形式不同，所以可以首先利用小区名称进行一轮爬虫，获取小区的经纬度，然后再利用经纬度Reverse到小区的结构化的地址。另外小区名称如果是’…号‘,可以在爬虫开始之前在’号‘之后加一个’院‘,得到的精确度更高。这次写到程序更加便于二次利用，只需要给程序传递一个dataframe就可以坐等结果了。现在程序已经写好了，就等接下来在工作中看看效果如何了。 class GetAddressInfo: def __init_

武汉所有小区的名称和对应的经纬度

数据非常全，包括 小区名(name) 省份(province) 城市(city) 区域(area) 地址(address) 纬度(百度地图)(latitude) 经度(百度地图)(longitude) 纬度(GPS)(latitude_gps) 经度(GPS)(longitude_gps) 物业类型(type) 物业费(management_fee) 总建面积(size) 总户数(houses) 建造年代(year) 停车位(parkings) 容积率(volume) 绿化率(greening) 开发商(producer) 物业公司(management) 相关学校(school) 小区介绍(info)

主要为大家详细介绍了python爬虫获取小区经纬度，以及结构化的地址，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

全国小区数据，包含字段：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度(百度地图)、经度(百度地图)、纬度(GPS)、经度(GPS)、物业类型、物业费 、总建面积、总户数、建造年代、停车位、容积率、绿化率、开发商、物业公司、相关学校、小区介绍。 注意：物业费及后面字段的数据基本是没有的。

北京小区数据，包含小区名称、经纬度和所属区县，共9084个，应该算比较全了吧，有sql脚本和csv两种格式，可直接使用