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安居客2025年7月全国新房楼盘数据(12万条)

数据说明:
安居客新房楼盘全国数据,2025年7月全量更新,总计12万条(准确数字:126,677条),不重复(根据楼盘ID去重)。
包含户型、预售证、经纬度(高德和百度)、开发商、建筑面积、总户数等信息,具体见下面的详细字段说明部分。
本次采集的数据源为安居客APP。

更新时间:
2025年7月到8月初。

详细字段说明:
loupan_id: 楼盘ID,和平台一致
city_id: 城市ID,和平台一致
city: 城市名
name: 楼盘名称
region_id: 区域ID,和平台一致
region: 区域
sub_region_id: 子区域ID
sub_region: 子区域
address: 地址
sale_status: 销售状态
kaipan_date: 开盘日期
price: 楼盘价格(非空率42.8%)
loop_line: 环线位置
tags: 特色
loupan_property_type: 物业类型
jianzhu_area: 建筑面积(非空率96.1%)
house_types: 户型
area_range: 面积区间
default_image: 默认图片
lng: 经度(火星坐标GCJ02,非空率98.3%)
lat: 纬度(火星坐标GCJ02,非空率98.3%)
baidu_lng: 百度经度(百度地图坐标BD09,非空率98.3%)
baidu_lat: 百度纬度(百度地图坐标BD09,非空率98.3%)
alias_name: 别名
unit_price: 单价
total_price: 总价
building_types: 建筑类型
jiaofang_date: 交房时间
developers: 开发商
schedule: 工程进度
plan_user: 规划户数(非空率79.1%)
plot_ratio: 容积率
green_ratio: 绿化率
parking_ration: 车位比
parking: 车位数
owner_ship: 产权
property_company: 物业公司
property_money: 物业费
office_address: 售楼地址
investor: 投资商
fit_types: 装修类型
floor_condition: 楼层状况
floor_area: 楼层面积
facilities: 装修、水电
permits_details: 预售证详情
rankinfo: 榜单
composite_score: 综合分数
loupan_evaluation: 楼盘评价
url: 详情链接,根据id构造
updated: 采集日期

示例数据:
点击查看安居客新房楼盘2025年最新在线示例数据

数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)。

字符编码:
UTF8。

文件大小:
CSV文件约301MB。

全国各城市数量统计:
成都 3518
重庆 2866
杭州 2667
武汉 2248
西安 2038
上海 2035
长沙 1999
广州 1916
青岛 1816
天津 1750
南京 1528
郑州 1482
合肥 1442
宁波 1432
深圳 1429
苏州 1343
惠州 1233
佛山 1224
济南 1109
嘉兴 1025
大连 938
烟台 934
南通 831
石家庄 829
徐州 826
昆明 817
无锡 801
南宁 791
东莞 790
长春 782
绍兴 782
南昌 766
潍坊 741
北京 652
泉州 651
海口 639
洛阳 610
温州 609
湖州 596
中山 589
乌鲁木齐 584
扬州 580
金华 565
廊坊 561
临沂 556
济宁 554
哈尔滨 552
江门 550
商丘 546
太原 544
贵阳 543
三亚 542
信阳 540
绵阳 524
保定 517
台州 516
珠海 511
昆山 506
呼和浩特 494
淮安 494
菏泽 491
淄博 480
东营 475
银川 473
聊城 469
赣州 468
安阳 465
桂林 465
盐城 464
开封 461
威海 457
南充 455
衡阳 453
常州 450
南阳 447
兰州 444
许昌 442
汕头 437
唐山 437
九江 418
漳州 417
永州 415
湛江 413
常德 413
邯郸 406
连云港 405
宜昌 402
黄冈 397
沈阳 393
孝感 392
肇庆 392
镇江 386
吉安 379
遵义 374
滁州 373
咸阳 359
芜湖 357
清远 357
福州 357
襄阳 356
北海 356
宁德 350
新乡 350
周口 344
黄山 336
德阳 336
承德 334
泰州 332
郴州 330
邵阳 327
咸宁 327
上饶 325
驻马店 324
阜阳 320
眉山 317
江阴 316
宿迁 311
濮阳 310
沧州 309
营口 307
株洲 302
阳江 300
荆州 299
渭南 293
焦作 293
衡水 293
泸州 290
莆田 289
茂名 289
广安 288
德州 287
秦皇岛 287
宜春 284
岳阳 281
邢台 281
宜宾 280
宝鸡 279
滨州 277
舟山 277
厦门 274
巴中 274
六安 273
枣庄 268
漯河 268
乐山 268
汉中 267
包头 266
湘潭 265
蚌埠 255
西宁 252
荆门 245
龙岩 244
抚州 241
运城 241
亳州 239
曲靖 237
宿州 237
衢州 237
鄂尔多斯 237
恩施 234
河源 234
湘西 232
南平 231
丽水 227
日照 226
遂宁 224
张家口 221
梅州 220
马鞍山 219
临汾 219
顺德 218
毕节 218
鞍山 217
鹤壁 215
怀化 215
赤峰 211
达州 211
泰安 210
柳州 208
韶关 208
大同 207
平顶山 207
朝阳 204
长治 202
安庆 201
天水 200
吉林 198
伊犁 197
宣城 196
太仓 195
资阳 194
玉林 190
淮南 189
新余 189
海宁 186
葫芦岛 183
铜陵 182
淮北 181
揭阳 180
贵港 176
云浮 175
晋中 173
钦州 172
抚顺 166
梧州 166
庆阳 163
黄石 162
来宾 162
西双版纳 162
萍乡 161
景德镇 160
随州 160
玉溪 159
防城港 157
博罗 154
盘锦 151
榆林 151
晋城 150
平湖 150
鄂州 149
桐乡 149
娄底 146
内江 146
池州 141
晋江市 140
安顺 138
百色 138
六盘水 136
三明 135
益阳 135
延边 134
余姚 134
大理 134
安康 132
广元 132
义乌 132
三门峡 131
乌兰察布 131
牡丹江 131
绥化 129
自贡 127
崇左 126
黔西南 126
喀什 125
丹东 122
仙桃 119
吴忠 119
黔东南 119
拉萨 115
如皋 115
慈溪 114
平凉 114
武威 112
红河 111
温岭 111
攀枝花 111
定西 111
辽阳 110
张家界 110
嘉善 109
十堰 107
铜仁 107
贺州 105
潮州 105
天门 105
阿克苏 103
大庆 103
保山 102
仁寿 102
锦州 101
汕尾 101
齐齐哈尔 100
黔南 100
宜阳 99
鹰潭 99
南安 98
四平 96
阜新 95
酒泉 95
忻州 95
巢湖 94
象山 93
凉山 91
丽江 90
吕梁 89
安吉 88
铜川 88
邹城 87
儋州 87
诸暨 87
普洱 86
河池 86
济源 85
巴音郭楞 85
滕州 84
雅安 84
沭阳 84
通辽 83
海盐 83
莱芜 82
句容 81
琼海 81
都匀市 81
东台 80
商洛 80
林州 80
长兴 79
海东 79
固安 79
定州 77
巴彦淖尔市 77
本溪 77
平阳 77
昭通 76
惠东 74
兰考 73
新沂 73
德宏 73
安宁 73
延安 73
台山 71
简阳 71
松原 71
德清 69
安溪 69
乌海 68
龙口 68
铁岭 67
江油市 67
佳木斯 66
启东 66
昌吉 64
潜江 64
涿州 63
白银 62
开平 61
万宁 61
荣成市 61
莱州 61
阳春 60
阳泉 60
禹州 60
沛县 60
峨眉山 60
福鼎 60
临夏 59
肥城 59
香河 58
张掖 58
长葛 58
玉环 57
安岳 57
石狮 57
鸡西 56
宜都 55
汉川 55
广汉市 55
东海 54
丹阳市 54
楚雄 54
文山 52
苍南 52
桐城 51
固原 51
单县 51
海安 50
乐清 50
武夷山 50
邳州 50
临沧 49
瑞安 49
临海 48
孟津 48
文昌 47
澧县 47
宁国市 47
赤壁市 46
陇南 46
莘县 45
寿光 45
通化 44
如东 44
福安 43
阳谷 43
新泰 43
伊川 43
兴安盟 43
桂平 42
靖江 42
霸州 42
东明 41
沁阳 40
丰城 40
固始 40
辽源 40
尉氏 40
通许 40
大悟 40
漳浦 39
清镇 39
松滋 38
射阳 38
射洪 38
邵东 38
朔州 38
杞县 37
曹县 36
呼伦贝尔 36
新安 36
盱眙 35
郓城 35
五指山 35
高唐 35
凯里 35
新昌 35
冠县 35
东阳 34
泰兴 34
广水 34
天长 34
北流市 34
灌南 34
溧阳 34
三河 34
灌云 33
枝江 33
永城 33
高密 33
东方 33
灵宝市 33
滑县 32
浮梁 32
海丰 32
汝州 32
中卫 32
嘉鱼 32
乳山市 31
项城市 31
枣阳 31
祁阳 31
齐河 31
北票市 31
江山 31
武穴市 31
临清 30
睢县 30
云梦 30
白城 30
桓台 29
无为 29
陆丰市 29
任丘 29
汶上 29
东平 29
白山 28
武义县 28
孝昌 28
乐平 27
范县 27
宜城 27
安丘 27
公主岭 27
桂阳 27
孟州 26
和县 26
莱阳 26
温县 26
樟树市 26
浚县 26
鄄城 26
京山 26
安陆 25
鹿邑 25
黑河 25
大竹 25
邓州 25
扬中市 25
永康 25
华容 25
沧县 25
淮滨 25
嘉峪关 24
永安 24
淇县 24
孝义 24
渠县 24
南漳 23
栖霞 23
石河子 23
招远 23
霍邱 23
迁安 23
长宁 22
哈密 22
商水 22
鄢陵 22
钟祥 22
邵阳县 22
建湖 22
常宁 22
巨野 22
岑溪市 22
瓦房店 21
五家渠 21
金昌 21
青州 21
甘孜 20
河间市 20
泗洪 20
永春 20
太康 20
邹平 20
乐陵 20
嵊州市 20
泽州 19
泗阳 19
高安市 19
韩城市 19
庄河 19
灯塔市 19
沂源 19
醴陵 19
石嘴山 19
和田 19
昌乐 19
阜宁 18
伊春 18
老河口 18
谷城 18
沙洋 17
高平 17
涟源市 17
东至 16
诸城 16
渑池 16
永兴 16
海西 16
开原 16
双鸭山 16
弥勒 16
临朐 16
敦煌市 16
普宁 15
黄骅市 15
宣汉 15
当阳 15
锡林郭勒 15
怒江 15
神农架 15
七台河 15
长垣 14
日喀则 14
进贤 14
宁津 14
双峰 14
禹城 14
博兴 14
宁阳 14
磁县 14
沅江 14
梅河口市 14
武安 14
昌都 13
随县 13
兴化 13
博白 13
临邑 12
仁怀市 12
阿坝 12
博尔塔拉 12
分宜 12
利津 11
冷水江市 11
衡东 11
无棣 11
响水 11
慈利 10
金坛 10
祁东 10
燕郊 10
上杭 10
清徐 10
迪庆 10
宣威市 10
林芝 10
格尔木市 10
海门 9
资兴市 9
舞钢 9
襄垣 9
沈丘 8
玉田 8
甘南 8
偃师 8
克孜勒苏 8
遵化 8
南城 7
湘阴 7
昌邑 7
那曲 7
临猗 7
迁西 7
莒县 7
梁山 7
龙海 6
沙河 6
凤城 6
南县 6
吐鲁番 6
阿拉尔 6
金湖 6
郯城 6
柳林 6
鹤岗 5
长岭 5
平邑 5
赵县 5
扶余 5
新野 5
涉县 5
磐石 4
桦甸 4
攸县 4
沂南 3
滦南 3
微山 3
广饶 3
靖边 3
肇东 2
肇州 2
府谷 2
定边 2
大兴安岭 2
克拉玛依 2
海南 1
神木 1
阿拉善盟 1
安达 1

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全国综合商场商家楼层索引数据2025年7月更新

数据说明:
全国15,666家综合商场和商场内的商户楼层索引数据,包含商户106万(1,069,114)家。2025年7月到8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7月到8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7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514MB。

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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安居客商业地产商铺写字楼出租数据(2025年7月更新)

数据说明:
安居客商业地产商铺、写字楼出租数据(“租商铺”和“租写字楼”两个板块的数据),2025年7月份采集更新,包含全国所有城市,共计125万条(准确数字1,253,868)。

更新时间:
2025年7月到8月初,全新采集。

详细字段说明:
“houseId”,”名称”,”houseType”,”rentType”,”类别”,”objectType”,”城市”,”cityId”,”区域”,”商圈”,”地址”,”经度”,”纬度”,”地铁”,”面积”,”楼层”,”装修”,”标签”,”楼宇级别”,”物业费”,”楼盘名”,”日租金”,”月租金”,”转让费”,”支付方式”,”主图”,”视频”,”相册”,”配套设施”,”经纪人公司”,”经纪人”,”经纪人评分”,”houseInfo”,”描述”,”ajkInfoId”,”采集时间”,”URL”

在线示例数据:
点击查看安居客商业地产商铺写字楼出租(2025年7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:
3.09GB。

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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全国新房楼盘+二手房小区数据(2025年07月更新)

数据说明:
全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2025年07月更新。数据量共997326条。其中”新房”数据118126条,”二手房”数据879200条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 997326 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 426132 条,占全部数据的 42.7274532099%;其中新房楼盘数据56800条,二手房小区数据369332条;
“楼栋总数” 不为空的共 433479 条,占全部数据的 43.4641230651%;其中新房楼盘数据35097条,二手房小区数据398382条;
“总户数” 不为空的共 551279 条,占全部数据的 55.2757072412%;其中新房楼盘数据47957条,二手房小区数据503322条;
“建筑年代” 不为空的共 490302 条,占全部数据的 49.1616582742%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据490302条;
“经度, 纬度” 不为空的共 945232 条,占全部数据的 94.7766327159%。

更新时间:
2025-07-30

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(2025年06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06月更新。数据量共993638条。其中”新房”数据119702条,”二手房”数据873936条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 993638 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 424701 条,占全部数据的 42.7420247615%;其中新房楼盘数据57463条,二手房小区数据367238条;
“楼栋总数” 不为空的共 434764 条,占全部数据的 43.754767833%;其中新房楼盘数据37083条,二手房小区数据397681条;
“总户数” 不为空的共 551357 条,占全部数据的 55.4887192318%;其中新房楼盘数据50112条,二手房小区数据501245条;
“建筑年代” 不为空的共 489001 条,占全部数据的 49.2131943424%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据489001条;
“经度, 纬度” 不为空的共 941842 条,占全部数据的 94.787236398%。

更新时间:
2025-06-30

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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某东外卖全国一二三线城市店铺基本信息75.8万条

数据说明:
某东外卖全国一二三线城市店铺基本信息,共计75.8万(准确数字:758,789)条。下面附有各城市的数据量。

更新时间:
2025年5月-2025年6月初。

详细字段说明:
store_id 店铺id
vender_id 供应商id
status 店铺状态(1-正常营业,0或4-已关店。其中为1的数据总量69.5万条)
store_name 店铺名称
province 省份
city 城市
district 地区
address 地址
lng 经度(GCJ-02坐标)
lat 纬度(GCJ-02坐标)
phone 店铺联系电话(该字段非空率为100%)
rating 评分
comment_count 评论数
base_freight 运费
line_freight 划线运费
initial_delivery_price 起送价
sales_text 已售量
biz_start_hours 开始营业时间
biz_end_hours 结束营业时间
delivery_service 配送服务
shop_logo 店铺Logo(图片URL)
license 点评证照信息(JSON格式,含证照类型、登记号、图片URL)
list_products 商家列表页推荐商品(JSON)
source 来源(店铺发现位置)
updated 数据采集更新日期

在线示例数据:
点击查看某东外卖店铺基本信息在线示例数据

各城市数据量统计:
北京 26692
上海 34684
广州 28614
深圳 18220
成都 30145
杭州 20074
武汉 15439
重庆 23031
南京 14742
天津 14488
苏州 22962
西安 15474
长沙 15666
沈阳 9010
青岛 10771
郑州 17001
大连 6172
东莞 18303
宁波 13291
厦门 9849
福州 8504
无锡 9581
合肥 8355
昆明 8554
哈尔滨 5740
济南 7486
佛山 9565
长春 8783
温州 7703
石家庄 8263
南宁 5752
常州 8431
泉州 11458
南昌 6272
贵阳 4823
太原 5862
烟台 4774
嘉兴 5779
南通 6279
金华 9601
珠海 4826
惠州 6156
徐州 7244
海口 1930
乌鲁木齐 4512
绍兴 4735
中山 8696
台州 5735
兰州 3103
潍坊 5162
保定 4590
镇江 3455
扬州 4062
桂林 2164
唐山 3966
三亚 1897
湖州 3224
呼和浩特 3316
廊坊 4510
洛阳 3977
威海 3056
盐城 3267
临沂 5789
江门 3295
汕头 5458
泰州 3068
漳州 3210
邯郸 3878
济宁 4505
芜湖 3689
淄博 3914
银川 3746
柳州 1746
绵阳 3344
湛江 2502
鞍山 3933
赣州 4823
大庆 1386
宜昌 2158
包头 1457
咸阳 1872
秦皇岛 2740
株洲 1481
莆田 2187
吉林 2107
淮安 3172
肇庆 3143
宁德 1957
衡阳 2645
南平 1553
连云港 3270
丹东 823
丽江 303
揭阳 2654
延边 912
舟山 1233
九江 2940
龙岩 1840
沧州 2403
抚顺 409
襄阳 1784
上饶 2981
营口 1412
三明 2037
蚌埠 2185
丽水 1850
岳阳 1876
清远 1958
荆州 1928
泰安 2700
衢州 1205
盘锦 1194
东营 1755
南阳 3550
马鞍山 1514
南充 2864
西宁 1457
孝感 1045
齐齐哈尔 1367

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:
解压后2.75GB。

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全国新房楼盘+二手房小区数据(2025年05月更新)

数据说明:
全国620个城市的新房楼盘+二手房小区数据,2025年05月更新。数据量共998184条。其中”新房”数据122578条,”二手房”数据875606条。

其中:
“小区名称” 不为空的共 998184 条,占全部数据的 100.0%;
“价格” 不为空的共 415460 条,占全部数据的 41.621584798%;其中新房楼盘数据58779条,二手房小区数据356681条;
“楼栋总数” 不为空的共 437551 条,占全部数据的 43.8347038221%;其中新房楼盘数据38328条,二手房小区数据399223条;
“总户数” 不为空的共 554257 条,占全部数据的 55.5265361897%;其中新房楼盘数据51689条,二手房小区数据502568条;
“建筑年代” 不为空的共 490527 条,占全部数据的 49.1419417662%;其中新房楼盘数据0条,二手房小区数据490527条;
“经度, 纬度” 不为空的共 942532 条,占全部数据的 94.4246752102%。

更新时间:
2025-05-31

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
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(2)二手房小区示例数据
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数据格式:
CSV(最通用的数据交换格式)

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百度地图全国小区边界数据119万条2025年6月更新

数据说明:
百度地图全国小区数据,含小区名称、地址、经纬度等基本信息,以及小区的边界数据(边界点的经纬度数组),共计119万(准确数字:1,198,231)条,其中有边界数据的61.2万(准确数字:612,210)条。

更新时间:
2025年5月-2025年6月初。

详细字段说明:
“uid” – 百度POIID,
“name” – 小区名称,
“province” – 省份,
“city” – 城市,
“area” – 区,
“address” – 地址,
“lat” – 小区所在纬度(BD09坐标),
“lng” – 小区所在经度(BD09坐标),
“navi_lat” – 小区导航纬度(BD09坐标),
“navi_lng” – 小区导航经度(BD09坐标),
“tags” – 标签,
“image” – 小区图片URL,
“boundary” – POI边界坐标对数组(该字段不为空的有55.6万条),
“updated” – 更新时间

PS:已知小区边界坐标对数组,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。
小区边界标注示例

在线示例数据:
点击查看2025年百度地图全国小区边界在线示例数据

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:
解压后983MB。

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