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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：
如果您发现示例数据无法打开了，请联系在线客服QQ（1649677458或312602670）处理。

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全国充电站数据2025年11月更新（含充电桩数量和各时段价格）

数据说明：
百度地图全国（包括港澳台地区）充电站数据（含充电桩数量和各时段价格），共计360,370条。

更新时间：
2025年11月。

详细字段说明：
“uid” – 百度POIID,
“name” – 商圈名称,
“alias” – 别名,
“province” – 省份,
“city” – 城市,
“area” – 区,
“address” – 地址,
“semantic_address” – 楼层,
“town” – 街道,
“road” – 路名,
“lat” – 纬度（BD09坐标，非空率100.00%）,
“lng” – 经度（BD09坐标，非空率100.00%）,
“navi_lat” – 导航位置纬度（BD09坐标，非空率99.91%）,
“navi_lng” – 导航位置经度（BD09坐标，非空率99.91%）,
“tags” – 标签,
“service_tags” – 服务标签（部分含提供的油号）,
“brand” – 品牌（非空率58.76%）,
“hours” – 营业时间,
“image” – 图片,
“comment_num” – 评论数,
“overall_rating” – 评分,
“charge_time_text” – 充电速度（非空率81.95%）,
“charge_connector_dc_total” – 普通直流快充桩数量,
“charge_connector_dc_power_text” – 普通直流快充桩功率,
“charge_connector_spa_total” – 超充桩数量,
“charge_connector_spa_power_text” – 超充桩功率,
“charge_tp_list” – 充电收费规则（JSON格式），”cf”列表中包含各时段费用。 时段价格 = ElecPrice(电费) + ServicePrice(服务费)。非空率71.99%,
“charge_brand_rank” – 汽车品牌充电速度排名（JSON格式）。非空率19.78%,
“boundary” – POI边界坐标对数组（非空率0.16%），
“updated” – 更新时间

在线示例数据：
点击查看2025年百度地图全国充电站站在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。

字符编码：
UTF-8。

文件大小：
550MB。

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全国综合商场商家楼层索引数据2025年10月更新

数据说明：
全国14,852家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，包含商户108万(1,085,247)家。2025年10月到11月初更新。
含每个商场的信息和商场内商户的详细信息（包括商户所在楼层和经纬度）。

更新时间：
2025年10月到11月初。

详细字段说明：
1. 楼层索引（商户）信息表。
“mall_id” （商场id，与商场基本信息表中的shop_id字段进行关联）
“shop_id” （商户id）
“shop_uuid”（商户uuid）
“mtshop_id” (商户美团id，本次新增字段)
“floor”（商户所在楼层）
“status”（商户状态：0 – 正常营业；1 – 已关；2 – 尚未营业；3 – 暂停营业）
“name”（商户名称）
“branchname”（分店名）
“alt_name”（别名）
“city_id”（城市ID）
“city”（站点城市名称）
“real_city”（真实归属城市）
“province”（省份）
“avg_price”（均价）
“regionname”（所属区县、商圈）
“address”（地址）
“big_category_id”（大分类ID）
“big_category”（大分类名称）
“small_category_id”（小分类ID）
“small_category”（小分类名称）
“star”（评分）
“longitude”（店铺经度, GCJ02）
“latitude”（店铺纬度, GCJ02）
“review_count”（评论数）
“is_chain” (是否连锁，本次新增字段)
“is_newshop”（是否新店，本次新增字段）
“is_adshop”（是否广告推广，本次新增字段）
“has_takeaway”（是否有外卖）
“has_deals”（是否有团购）
“features”（特色）
“default_pic”（店铺默认图片）
“updated”（更新日期）

2. 商场基本信息表。
“shop_id”（商场ID，唯一、固定不变，与源平台ID一一对应）
“status”（商场状态：0 – 正常营业；1 – 已关；2 – 尚未营业；3 – 暂停营业）
“name” （商场名称）
“branchname”（分店名）
“alt_name”（商场别名）
“city_id” （城市ID）
“city”（站点城市名称）
“real_city”（真实归属城市）
“province”（省份）
“avg_price”（均价）
“area_code”（电话区号）
“phone”（联系电话）
“regionname”（所属区县）
“address”（地址）
“cross_road”（所在交叉路口）
“big_category_id”（大分类ID）
“big_category”（大分类名称）
“small_category”（小分类名称）
“star”（评分）
“longitude”（商场经度, GCJ02）
“latitude”（商场纬度, GCJ02）
“score_text” （评分文本）
“score1″（口味/产品评分）
“score2″（环境评分）
“score3″（服务评分）
“review_count”（评论总数）
“hours” （营业时间）
“tags” （标签）
“bangdan”（榜单）
“default_pic”（商场默认图片）

示例数据：
点击查看2025年10月全国商场楼层索引在线示例数据
点击查看综合商场在线示例数据

数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）

字符编码：
UTF-8。

文件大小：
zip解压后约520MB。

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全国加油站/加气站数据2025年10月更新（含边界数据）

数据说明：
百度地图全国（包括港澳台地区）加油站/加气站数据（含边界坐标数组），共计128,325条，其中有边界数据的102,805条。

更新时间：
2025年10月。

详细字段说明：
“uid” – 百度POIID,
“name” – 商圈名称,
“alias” – 别名,
“province” – 省份,
“city” – 城市,
“area” – 区,
“address” – 地址,
“town” – 街道,
“road” – 路名,
“lat” – 纬度（BD09坐标）,
“lng” – 经度（BD09坐标）,
“navi_lat” – 导航位置纬度（BD09坐标）,
“navi_lng” – 导航位置经度（BD09坐标）,
“tags” – 标签,
“service_tags” – 服务标签（部分含提供的油号）,
“brand” – 品牌,
“hours” – 营业时间,
“image” – 图片,
“comment_num” – 评论数,
“overall_rating” – 评分,
“boundary” – POI边界坐标对数组（该字段不为空的有102,805条），
“updated” – 更新时间

PS：已知AOI边界坐标对数组，如何在地图上标注出边界呢？可以参考这篇文章http://www.site-digger.com/html/articles/20200916/816.html，下图是一个示例（海南省文昌市潭牛大道-富利石化加油站8bceaa7d633ddd8f7ab55ce9）。
海南省文昌市潭牛大道-富利石化加油站边界标注示例

在线示例数据：
点击查看2025年百度地图全国加油站/加气站AOI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。

文件大小：
137MB。

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全国新房楼盘+二手房小区数据（2025年10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10月更新。数据量共1009246条。其中”新房”数据124580条，”二手房”数据884666条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 1009246 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 430015 条，占全部数据的 42.6075505873%；其中新房楼盘数据60135条，二手房小区数据369880条；
“楼栋总数” 不为空的共 439488 条，占全部数据的 43.5461720928%；其中新房楼盘数据36515条，二手房小区数据402973条；
“总户数” 不为空的共 558079 条，占全部数据的 55.2966273832%；其中新房楼盘数据50014条，二手房小区数据508065条；
“建筑年代” 不为空的共 494653 条，占全部数据的 49.0121338108%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据494653条；
“经度, 纬度” 不为空的共 953550 条，占全部数据的 94.4814247468%。

更新时间：
2025-10-26

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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百度地图全国商圈AOI数据（2025年9月更新）

数据说明：
百度地图全国商圈AOI数据（含边界坐标数组），共计16,088条，其中有边界数据的10,814条。

更新时间：
2025年9月。

详细字段说明：
“uid” – 百度POIID,
“name” – 商圈名称,
“province” – 省份,
“city” – 城市,
“area” – 区,
“address” – 地址,
“town” – 街道,
“road” – 路名,
“lat” – 纬度（BD09坐标）,
“lng” – 经度（BD09坐标）,
“tags” – 标签,
“boundary” – POI边界坐标对数组（该字段不为空的有10,814条），
“updated” – 更新时间

PS：已知AOI边界坐标对数组，如何在地图上标注出边界呢？可以参考这篇文章http://www.site-digger.com/html/articles/20200916/816.html，下图是一个示例（亚运村商圈00bc1a02c044574f8b2fb538）。
亚运村AOI边界标注示例

在线示例数据：
点击查看2025年百度地图全国商圈AOI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。

文件大小：
37.9MB。

温馨提示：
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安居客商业地产“办公楼盘”全国数据（2025年10月更新）

数据说明：
安居客商业地产“办公楼盘”全国数据，2025年9月底到10月初采集更新，共计7.8万条（准确数字78,236）。

更新时间：
2025年9月底到10月初，全新采集

详细字段说明：
‘loupan_id’ – 办公楼盘ID
‘city_id’ – 城市ID
‘city_name’ – 城市名称
‘title’ – 楼盘标题
‘sub_title’ – 楼盘副标题,
‘loupan_district’ – 楼盘所在区域
‘loupan_block’ – 楼盘所在二级区域
‘address’ – 楼盘地址
‘all_subway_info’ – 附件地铁信息
‘baidu_lat’ – 百度纬度
‘baidu_lng’ – 百度经度
‘gaode_lat’ – 谷歌纬度
‘gaode_lng’ – 谷歌经度
‘building_type’ – 楼盘类型
‘complete_time’ – 竣工时间
‘all_floors’ – 楼层（地上层数&地下层数）
‘build_area’ – 建筑面积
‘building_features’ – 楼盘特色
‘developers’ – 开发商
‘floor’ – 地上层数
‘floor_area’ – 总建面
‘floor_height’ – 层高
‘lift’ – 客梯
‘management_company’ – 物业公司
‘parking_position’ – 总停车位
‘room_rate’ – 得房率
‘price’ – 价格
‘price_unit’ – 价格单位
‘rentable_area’ – 可租面积
‘number_direct_rental’ – 直租房源数
‘number_direct_sale’ – 直卖房源数
‘spec_flags’ – 特色标签

在线示例数据：
点击查看安居客商业地产办公楼盘全国数据（2025年10月更新）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。

文件大小：
43MB。

温馨提示：
如果您发现示例数据无法打开了，请联系在线客服QQ（1649677458或312602670）处理。

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09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09月更新。数据量共1007643条。其中”新房”数据124448条，”二手房”数据883195条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 1007643 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 431613 条，占全部数据的 42.8339203468%；其中新房楼盘数据60149条，二手房小区数据371464条；
“楼栋总数” 不为空的共 439732 条，占全部数据的 43.6396620629%；其中新房楼盘数据36750条，二手房小区数据402982条；
“总户数” 不为空的共 558026 条，占全部数据的 55.379335737%；其中新房楼盘数据50250条，二手房小区数据507776条；
“建筑年代” 不为空的共 494379 条，占全部数据的 49.0629121623%；其中新房楼盘数据0条，二手房小区数据494379条；
“经度, 纬度” 不为空的共 952505 条，占全部数据的 94.5280223254%。

更新时间：
2025-09-26

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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