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全国新房楼盘+二手房小区数据(2026年03月更新)

数据说明:
全国618个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2026年03月更新。数据量共964777条。其中”新房”数据117553条,”二手房”数据847224条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 964777 条,占全部数据的 100.0%;
“newcode” 不为空的共 964777 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 412059 条,占全部数据的 42.7102843455%;其中新房楼盘数据55168条,二手房小区数据356891条;
“在售均价” 不为空的共 22944 条,占全部数据的 2.37816614617%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据22944条;
“环比上月” 不为空的共 392222 条,占全部数据的 40.6541615316%;其中新房楼盘数据115353条,二手房小区数据276869条;
“楼栋总数” 不为空的共 408651 条,占全部数据的 42.3570420937%;其中新房楼盘数据32172条,二手房小区数据376479条;
“总户数” 不为空的共 516864 条,占全部数据的 53.5734164475%;其中新房楼盘数据44110条,二手房小区数据472754条;
“建筑年代” 不为空的共 462554 条,占全部数据的 47.9441363134%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据462554条;
“经度, 纬度” 不为空的共 910612 条,占全部数据的 94.3857492457%。

更新时间:
2026-03-31

详细字段说明:
新房/二手房数据字段:
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”(房天下的小区ID)

说明:
(1)新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里,通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
(2)房天下用的地图是百度地图,所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注:百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据:
(1)新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
(2)二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)

字符编码:
GBK。

温馨提示:
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mouser.com电子元件数据2026年3月更新

数据说明:
mouser.com(国际站)所有电子元件分类下IC产品数据。
(1) 总共采集到MouserPartNumber值非”Not Assigned”的数据817万条(准确数字:8,173,526),已根据MouserPartNumber去重。
(2) 已过滤掉所有MouserPartNumber值为”Not Assigned”的数据,共约184万条。如下示例:
https://www.mouser.com/ProductDetail/Phoenix-Contact/1503221?qs=6KrJN9bFrjOBem5Ft%2FGzvA%3D%3D
https://www.mouser.com/ProductDetail/RAF-Electronic-Hardware/7485-a-440-b?qs=Cb2nCFKsA8q8%2Ft5F4wXzuw%3D%3D
https://www.mouser.com/ProductDetail/RAF-Electronic-Hardware/3129-e-1032-al?qs=ZPkwNW6XKppdd6n%252BwfZqzQ%3D%3D

更新时间:
2025年5月开始,2026年3月结束。

详细字段说明:
“MouserPartNumber” – Mouser #
“Categories” – 完整分类(e.g. Semiconductors >Discrete Semiconductors > Diodes & Rectifiers >TVS Diodes / ESD Suppressors)
“Category1″
“Category2″
“Category3″
“Category4″
“Category5″
“MfrPartNumber” – Mfr. #
“Mfr”
“Brand”
“Description”
“Lifecycle”
“Datasheet” – Datasheet链接
“Image” – 图片链接
“Stock”
“InStock”
“OnOrder”
“Quantity”
“Pricing” – 区间价格表,JSON格式
“Series”
“RoHS”
“StandardPackQty”
“UnitWeight”
“Package/Case”
“Packaging”
“Specifications” – 规格参数表,JSON格式
“CNHTS”
“ECCN”
“Compliance”
“FactoryLeadTime”
“FactoryLeadTimeTip”
“ProdAlternates” – “Similar Product”/”Possible Replacement”/”RoHS Version”产品,JSON格式
“AlternativePackaging”
“Documents” – 文档列表(类别、标题、链接),JSON格式
“MoreInformation” – 更多信息(标题、描述、图片链接),JSON格式
“FeaturedProducts” – 特色商品(标题、描述、图片链接),JSON格式
“URL” – 详情页URL
“Updated” – 采集日期

示例数据:
点击查看mouser.com电子元器件2026年3月最新在线示例数据

数据格式:
CSV。

字符编码:
UTF-8。

文件大小:
解压后约31GB。

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全国新房楼盘+二手房小区数据(2026年02月更新)

数据说明:
全国618个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2026年02月更新。数据量共1014923条。其中”新房”数据128913条,”二手房”数据886010条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 1014923 条,占全部数据的 100.0%;
“newcode” 不为空的共 1014923 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 433275 条,占全部数据的 42.6904307026%;其中新房楼盘数据59314条,二手房小区数据373961条;
“在售均价” 不为空的共 23416 条,占全部数据的 2.30717010059%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据23416条;
“环比上月” 不为空的共 417255 条,占全部数据的 41.1119858354%;其中新房楼盘数据125991条,二手房小区数据291264条;
“楼栋总数” 不为空的共 440439 条,占全部数据的 43.396297059%;其中新房楼盘数据35497条,二手房小区数据404942条;
“总户数” 不为空的共 556135 条,占全部数据的 54.7957825372%;其中新房楼盘数据48416条,二手房小区数据507719条;
“建筑年代” 不为空的共 494280 条,占全部数据的 48.701231522%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据494280条;
“经度, 纬度” 不为空的共 954552 条,占全部数据的 94.0516669738%。

更新时间:
2026-02-28

详细字段说明:
新房/二手房数据字段:
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”(房天下的小区ID)

说明:
(1)新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里,通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
(2)房天下用的地图是百度地图,所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注:百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据:
(1)新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
(2)二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)

字符编码:
GBK。

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全国新房楼盘+二手房小区数据(2026年01月更新)

数据说明:
全国618个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2026年01月更新。数据量共1012259条。其中”新房”数据128094条,”二手房”数据884165条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 1012259 条,占全部数据的 100.0%;
“newcode” 不为空的共 1012259 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 433130 条,占全部数据的 42.788456314%;其中新房楼盘数据60485条,二手房小区数据372645条;
“在售均价” 不为空的共 22761 条,占全部数据的 2.2485352069%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据22761条;
“环比上月” 不为空的共 421537 条,占全部数据的 41.6431960595%;其中新房楼盘数据124064条,二手房小区数据297473条;
“楼栋总数” 不为空的共 440915 条,占全部数据的 43.557528261%;其中新房楼盘数据36361条,二手房小区数据404554条;
“总户数” 不为空的共 556632 条,占全部数据的 54.9890887609%;其中新房楼盘数据49719条,二手房小区数据506913条;
“建筑年代” 不为空的共 493628 条,占全部数据的 48.7649899877%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据493628条;
“经度, 纬度” 不为空的共 953680 条,占全部数据的 94.2130423143%。

更新时间:
2026-01-31

详细字段说明:
新房/二手房数据字段:
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”(房天下的小区ID)

说明:
(1)新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里,通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
(2)房天下用的地图是百度地图,所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注:百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据:
(1)新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
(2)二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)

字符编码:
GBK。

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瑞幸咖啡(luckin coffee)APP全国门店POI数据30951条2026年1月更新

数据说明:
瑞幸咖啡APP全国门店分布数据,包括门店的名称、地址、省份、城市、区域、经纬度等信息。共计30,951条。

更新时间:
2026年1月。

详细字段说明:
“shopId”,”number”,”name”,”address”,”province”,”city”,”district”,”bdLon”(百度经度),”bdLat”(百度纬度),”gcjLon”(火星经度),”gcjLat”(火星纬度),”shopTelephone”,”workTime”(营业时间)

示例数据:
点击查看瑞幸咖啡APP全国门店POI数据在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)

字符编码:
UTF-8。

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全国医院、科室、医生公开数据2025年12月更新

数据说明:
全国各城市医院、科室、医生公开数据(不含任何敏感信息),2025年12月更新。其中包含医院信息10,100条,科室数据161,273条,医生914,507条。

更新时间:
2025年12月份。

详细字段说明及示例数据:
1. 医院信息表(hospitial_details.csv)。
“hospital_id”, 医院ID
“full_name”, 医院全名
“common_name”, 医院名称
“province”, 省份
“city”, 城市
“address”, 地址
“address_campus”, 多院区地址及经纬度(JSON格式)
“intro”, 医院介绍
“url”, 医院url
“phone”, 医院电话
“tag”, 标签
“attention”, 关注度
“total_view”, 总访问量
“service_patient”, 在线服务患者
“good_comment”, 好评数
“bad_comment”, 差评数
“live”, 直播义诊
“article”, 科普文章
“rank_doct”, 年度好大夫
“total_faculty”, 科室数量
“total_doctor” 医生数量
点击查看2025年12月医院信息在线示例数据

2. 科室信息表(faculty_details.csv)。
“faculty_id”, 科室ID
“faculty_one_name”, 一级科室名称
“faculty_two_name”, 二级科室名称
“intro”, 科室介绍
“hospital_id”, 医院ID
“full_name”, 医院全名
“common_name”, 医院名称
“faculty_url”, 科室URL
“rank”, 榜单
“total_view”, 总访问量
“service_patien”, 在线访问患者
“high_opinion”, 近2年诊后好评
“live”, 直播义诊
“article”, 科普文章
“rank_doct” 年度好大夫
PS:通过”hospital_id”(医院ID)字段和医院表进行关联。
点击查看2025年12月科室信息在线示例数据

3. 医生信息表(doctor_details.csv)。
“doctor_id”, 医生ID
“doct_name”, 医生名称
“grade”, 技术职称
“edugrade”, 教学职称
“pic”, 头像URL
“cure_time”, 门诊 时间 地点 类型 费用
“hospital_id”, 医院ID
“full_name”, 医院全名
“common_name”, 医院名称
“faculty_id”, 科室ID
“faculty_one_name”, 科室一级名称
“faculty_two_name”, 科室二级名称
“specialize”, 擅长
“doctor_intro”, 医生简介
“social_position”, 社会任职
“research_achievement”, 科研成果
“award_honor”, 获奖荣誉
“education_experience”, 教育经历
“work_experience”, 工作经历
“training_experience”, 进修经历
“website_honor” x届好大夫
“url”, 医生链接
“real”, 是否实人认证
“rank”, 综合推荐热度
“pv”, 总访问
“yesterday_cnt”, 昨日访问(括号内为日期)
“paper_num”, 总文章
“total_patient_num”, 总患者
“after_patient_num”, 诊后报道患者
“after_evaluate”, 诊后评价
“gif”, 心意礼物
“last_online”, 上次在线
“open_time”, 开通时间
“curative_satisfaction”, 诊后评价-疗效满意度
“attitude_satisfaction”, 诊后评价-态度满意度
“disease_type” 诊后评价-疾病类型
PS:通过”hospital_id”(医院ID)字段和医院表进行关联;通过”faculty_id”(科室ID)字段和科室表进行关联。
点击查看2025年12月医生信息在线示例数据

数据格式:
CSV和Excel(xlsx)。

字符编码:
UTF-8。

文件大小:
医院表:26.5MB;
科室表:198MB;
医生表:788MB;

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全国新房楼盘+二手房小区数据(2025年12月更新)

数据说明:
全国619个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2025年12月更新。数据量共911764条。其中”新房”数据126399条,”二手房”数据785365条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 911764 条,占全部数据的 100.0%;
“newcode” 不为空的共 911764 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 388696 条,占全部数据的 42.6312071984%;其中新房楼盘数据60230条,二手房小区数据328466条;
“在售均价” 不为空的共 19852 条,占全部数据的 2.1773178147%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据19852条;
“环比上月” 不为空的共 380708 条,占全部数据的 41.7551032943%;其中新房楼盘数据121567条,二手房小区数据259141条;
“楼栋总数” 不为空的共 381782 条,占全部数据的 41.8728969339%;其中新房楼盘数据36181条,二手房小区数据345601条;
“总户数” 不为空的共 481927 条,占全部数据的 52.8565505986%;其中新房楼盘数据49585条,二手房小区数据432342条;
“建筑年代” 不为空的共 419234 条,占全部数据的 45.9805388236%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据419234条;
“经度, 纬度” 不为空的共 854175 条,占全部数据的 93.6837822068%。

更新时间:
2025-12-31

详细字段说明:
新房/二手房数据字段:
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”(房天下的小区ID)

说明:
(1)新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里,通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
(2)房天下用的地图是百度地图,所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注:百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据:
(1)新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
(2)二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)

字符编码:
GBK。

温馨提示:
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这不是我想要的数据,点击申请定制

全国新房楼盘+二手房小区数据(2025年11月更新)

数据说明:
全国619个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2025年11月更新。数据量共1013287条。其中”新房”数据126519条,”二手房”数据886768条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 1013287 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 431017 条,占全部数据的 42.5365172947%;其中新房楼盘数据60620条,二手房小区数据370397条;
“楼栋总数” 不为空的共 441817 条,占全部数据的 43.6023555024%;其中新房楼盘数据36697条,二手房小区数据405120条;
“总户数” 不为空的共 559593 条,占全部数据的 55.2255185352%;其中新房楼盘数据50240条,二手房小区数据509353条;
“建筑年代” 不为空的共 495819 条,占全部数据的 48.9317439186%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据495819条;
“经度, 纬度” 不为空的共 956187 条,占全部数据的 94.3648739202%。

更新时间:
2025-11-27

详细字段说明:
新房/二手房数据字段:
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”(房天下的小区ID)

说明:
(1)新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里,通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
(2)房天下用的地图是百度地图,所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注:百度地图使用的是BD09坐标系。】

示例数据:
(1)新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
(2)二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)

字符编码:
GBK。

温馨提示:
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