Author Archives: admin

华住会酒店基本信息和房型信息2024年9月更新

数据说明：
华住会微信小程序全国所有城市酒店数据，其中酒店基本信息10,217条，房型及价格信息54,542条。2024年9月份更新。

更新时间：
2024年9月份。

详细字段说明及示例数据：
1. 酒店基本信息（huazhuhui_hotel_base_info_202409.csv）。

“hotel_id”, 酒店ID
“hotel_name”, 酒店名称
“image”, 酒店图片
“brand_name”, 品牌
“brand_level”, 品牌等级
“open_year”, 开业年份
“hotel_desc”, 酒店介绍
“comment_num”, 评论数量
“score”, 评分
“score_text”, 评价
“amap_province”, 省（根据经纬度反查得到）
“amap_city”, 市（根据经纬度反查得到）
“amap_area”， 区（根据经纬度反查得到）
“city_name”, 所属城市
“address”, 地址
“lat”, 经度
“lng”, 纬度
“tags”, 标签
“phone” 联系电话
点击查看2024年9月华住会酒店基本信息在线示例数据

2. 酒店房型信息（huazhuhui_hotel_rooms_info_202409.csv）。

“hotel_id”, 酒店ID
“type_room_name”, 房型名称
“photos”, 房型图片
“area”, 房型面积
“people”, 可住人数
“floor”, 楼层
“bed”, 床型
“window”, 窗户
“smoke”, 是否可吸烟
“room_desc”, 备注
“checkin_date”, checkin日期
“market_price”, 原价
“low_price”, 最低价
“more_price” 更多价格信息
点击查看2024年8月医院信息在线示例数据

数据格式：
CSV。

字符编码：
UTF-8。

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

链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2024年08月更新）

数据说明：
链家网全国123个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共22028条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 22028 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 17411 条，占全部数据的 79.0403123298%；
“规划户数” 不为空的共 19071 条，占全部数据的 86.5761757763%；
“经度, 纬度” 不为空的共 22028 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据356202条。其中：
“小区名称” 不为空的共 356202 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 256831 条，占全部数据的 72.102627161%；
“房屋总数” 不为空的共 356202 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 356202 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2024年08月30日。

详细字段说明：
（1）新房楼盘数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “楼盘名称”, “楼盘别名”, “楼盘价格”, “楼盘状态”, “项目特色”, “预售资格”, “项目地址”, “售楼处地址”, “开发商”, “物业公司”, “最新开盘”, “物业类型”, “楼盘户型”, “交房时间”, “已交房楼栋数”, “容积率”, “产权年限”, “绿化率”, “规划户数”, “物业费用”, “车位情况”, “车位配比”, “供暖方式”, “供水方式”, “供电方式”, “建筑类型”, “嫌恶设施”, “占地面积”, “建筑面积”, “经度”, “纬度”, “URL”

（2）二手房小区数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “小区名称”, “均价”, “地址”, “建筑年代”, “建筑类型”, “物业费用”, “物业公司”, “开发商”, “楼栋总数”, “房屋总数”, “附近门店”, “经度”, “纬度”, “URL”

说明：链家网用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”, “纬度”数据也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：
UTF-8

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

房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2024年08月更新）

数据说明：
房天下（fang.com）全国615个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2024年08月更新。数据量共685957条。其中”新房”数据105338条，”二手房”数据580619条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 685957 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 387320 条，占全部数据的 56.4641806994%；其中新房楼盘数据55994条，二手房小区数据331326条；
“楼栋总数” 不为空的共 365045 条，占全部数据的 53.2168926041%；其中新房楼盘数据38834条，二手房小区数据326211条；
“总户数” 不为空的共 416805 条，占全部数据的 60.7625550873%；其中新房楼盘数据50577条，二手房小区数据366228条；
“经度, 纬度” 不为空的共 651575 条，占全部数据的 94.9877324672%。

更新时间：
2024-08-30

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。

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

全国医院、科室、医生公开数据2024年8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），2024年8月更新。其中包含医院信息9,888条，科室数据154,660条，医生910,855条。

更新时间：
2024年08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_campus’, 地址合集(多个地址用；分割)
‘intro’, 简介
‘url’, 链接
‘phone’ 电话
‘tag’, 标签
‘attention’, 关注度
‘total_view’, 总访问量
‘service_patient’, 在线服务患者
‘high_opinion’, 近2年诊后好评
‘live’, 直播义诊
‘article’, 科普文章
‘rank_doct’, 年度好文章
‘total_faculty’, 科室数量
‘total_doctor’, 医生数量
‘address1′, 地址1
‘lat_lng1′ 经纬度1
‘address2′, 地址2
‘lat_lng2′ 经纬度2
‘address3′, 地址2
‘lat_lng3′ 经纬度2
……
点击查看2024年8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’, 链接
‘rank’, 榜单
‘total_view’, 总访问量
‘service_patient’, 在线服务患者
‘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2024年8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’, 名称
‘grade’, 技术职称
‘edugrade’, 教学职称
‘pic’, 头像URL
‘cure_time’, 门诊时间
‘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
‘doctorIntro’, 医生简介
‘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(括号内为昨日日期)
‘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2024年8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：26.3MB；
科室表：184MB；
医生表：700MB；

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

链家网全国新房楼盘+二手房小区数据（2024年07月更新）

数据说明：
链家网全国123个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。

新房楼盘数据共22048条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 22048 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 17466 条，占全部数据的 79.2180696662%；
“规划户数” 不为空的共 19086 条，占全部数据的 86.5656748911%；
“经度, 纬度” 不为空的共 22048 条，占全部数据的 100.0%；

二手房小区数据348839条。其中：
“小区名称” 不为空的共 348839 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 251981 条，占全部数据的 72.2341825312%；
“房屋总数” 不为空的共 348839 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 348839 条，占全部数据的 100.0%；

更新时间：
2024年07月30日。

详细字段说明：
（1）新房楼盘数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “楼盘名称”, “楼盘别名”, “楼盘价格”, “楼盘状态”, “项目特色”, “预售资格”, “项目地址”, “售楼处地址”, “开发商”, “物业公司”, “最新开盘”, “物业类型”, “楼盘户型”, “交房时间”, “已交房楼栋数”, “容积率”, “产权年限”, “绿化率”, “规划户数”, “物业费用”, “车位情况”, “车位配比”, “供暖方式”, “供水方式”, “供电方式”, “建筑类型”, “嫌恶设施”, “占地面积”, “建筑面积”, “经度”, “纬度”, “URL”

（2）二手房小区数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “小区名称”, “均价”, “地址”, “建筑年代”, “建筑类型”, “物业费用”, “物业公司”, “开发商”, “楼栋总数”, “房屋总数”, “附近门店”, “经度”, “纬度”, “URL”

说明：链家网用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”, “纬度”数据也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：
UTF-8

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

房天下全国新房楼盘+二手房小区数据（2024年07月更新）

数据说明：
房天下（fang.com）全国615个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2024年07月更新。数据量共685984条。其中”新房”数据103638条，”二手房”数据582346条。

其中：
“小区名称” 不为空的共 685984 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 385357 条，占全部数据的 56.1758000187%；其中新房楼盘数据55499条，二手房小区数据329858条；
“楼栋总数” 不为空的共 364837 条，占全部数据的 53.1844766059%；其中新房楼盘数据38556条，二手房小区数据326281条；
“总户数” 不为空的共 416812 条，占全部数据的 60.7611839343%；其中新房楼盘数据50142条，二手房小区数据366670条；
“经度, 纬度” 不为空的共 652559 条，占全部数据的 95.1274373746%。

更新时间：
2024-07-30

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。

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

全国综合商场商家楼层索引数据2024年6月更新

数据说明：
全国28,214家综合商场和商场内的商户楼层索引数据，包含商户103万(1,032,545)家。2024年6月更新。
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）。

更新时间：
2024年6月-7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）
“floor”（商户所在楼层）
“status”（商户状态：0 – 正常营业；1 – 已关店；2 – 商户尚未营业；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）
“cross_road”（所在交叉路口）
“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）
“latitude”（店铺纬度）
“review_count”（评论数）
“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”（商户ID，唯一、固定不变，与源平台ID一一对应）
“status”（商户状态：0 – 正常营业；1 – 已关店；2 – 商户尚未营业；3 – 暂停营业）
“name” （商户名称）
“branchname”（分店名）
“alt_name”（商户别名）
“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”（经度，腾讯地图）
“latitude”（纬度，腾讯地图）
“score_text” （评分文本）
“score1″（口味/产品评分）
“score2″（环境评分）
“score3″（服务评分）
“score4″（其它评分）
“review_count”（评论总数）
“bookable”（是否接受预定）
“has_takeaway” （是否有外卖）
“has_deals” （是否有团购）
“dishtags”（推荐菜）
“hours” （营业时间）
“tags” （标签）
“default_pic”（店铺默认图片）

示例数据：
点击查看2024年6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503MB。

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

安居客2024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，2024年7月全量更新，总计12万条（准确数字：124,219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：
2024年7月更新。

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41.4%）
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96.3%）
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2024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286MB。

全国各城市数量统计：
成都 3342
重庆 2834
杭州 2545
武汉 2298
上海 2225
长沙 1948
西安 1947
广州 1850
青岛 1835
天津 1693
苏州 1640
南京 1562
郑州 1471
宁波 1393
合肥 1391
深圳 1350
惠州 1229
佛山 1218
济南 1072
嘉兴 1043
烟台 918
大连 911
南通 823
徐州 810
昆明 795
东莞 785
无锡 781
石家庄 779
南昌 775
南宁 775
绍兴 772
长春 761
潍坊 737
泉州 627
海口 607
温州 599
洛阳 599
湖州 591
中山 583
北京 574
扬州 560
乌鲁木齐 545
廊坊 545
临沂 540
金华 539
江门 536
商丘 536
哈尔滨 533
贵阳 533
信阳 532
太原 529
济宁 523
三亚 517
绵阳 514
昆山 508
保定 502
珠海 501
台州 498
淮安 496
菏泽 480
呼和浩特 479
淄博 473
东营 472
赣州 462
常州 460
安阳 459
银川 458
聊城 457
桂林 457
衡阳 449
威海 448
兰州 447
盐城 446
南充 445
唐山 442
开封 442
许昌 436
南阳 433
汕头 423
永州 418
九江 415
漳州 408
常德 406
湛江 396
肇庆 390
孝感 390
连云港 389
黄冈 389
镇江 385
宜昌 385
邯郸 378
吉安 374
沈阳 374
滁州 369
遵义 366
新乡 364
咸阳 353
北海 351
芜湖 351
清远 349
宁德 345
郴州 334
黄山 334
襄阳 333
德阳 332
福州 331
周口 329
承德 327
泰州 322
驻马店 321
咸宁 319
上饶 319
邵阳 318
江阴 315
宿迁 314
眉山 313
阜阳 310
濮阳 304
营口 302
阳江 300
株洲 296
荆州 286
秦皇岛 285
茂名 284
广安 282
泸州 282
莆田 280
焦作 279
衡水 279
宜春 278
渭南 278
岳阳 277
厦门 277
舟山 276
宝鸡 275
六安 275
沧州 273
邢台 272
德州 270
巴中 265
湘潭 263
枣庄 263
漯河 262
乐山 260
滨州 258
宜宾 258
包头 258
汉中 256
蚌埠 245
西宁 245
龙岩 242
抚州 241
荆门 239
宿州 235
衢州 233
运城 233
湘西 232
南平 231
曲靖 231
河源 228
日照 225
亳州 225
恩施 223
丽水 219
梅州 219
顺德 218
遂宁 217
马鞍山 216
张家口 215
怀化 214
鹤壁 212
毕节 211
达州 208
鞍山 207
泰安 206
临汾 206
大同 206
平顶山 205
韶关 204
柳州 204
朝阳 203
天水 203
鄂尔多斯 202
太仓 200
赤峰 200
安庆 199
吉林 197
资阳 195
宣城 193
长治 191
海宁 187
新余 185
玉林 184
淮南 182
葫芦岛 181
淮北 180
铜陵 180
伊犁 180
揭阳 178
贵港 176
云浮 173
晋中 171
钦州 171
抚顺 165
梧州 165
来宾 161
随州 160
桐乡 160
萍乡 159
玉溪 157
黄石 157
防城港 156
庆阳 155
平湖 154
博罗 153
景德镇 148
鄂州 147
西双版纳 147
晋城 146
榆林 145
盘锦 144
内江 142
娄底 140
池州 139
晋江市 137
三明 135
安顺 133
余姚 133
大理 133
六盘水 131
百色 131
延边 131
乌兰察布 130
三门峡 130
牡丹江 130
益阳 129
广元 127
绥化 127
崇左 125
丹东 121
安康 121
黔西南 119
吴忠 119
仙桃 119
黔东南 118
自贡 117
义乌 116
慈溪 113
喀什 112
如皋 112
嘉善 112
红河 111
温岭 111
平凉 111
攀枝花 109
张家界 107
拉萨 107
武威 107
定西 106
贺州 105
辽阳 105
鹰潭 102
天门 102
潮州 101
汕尾 100
仁寿 100
保山 100
铜仁 99
锦州 99
十堰 98
黔南 98
齐齐哈尔 98
宜阳 96
南安 95
阜新 95
大庆 94
巢湖 94
丽江 94
酒泉 92
象山 92
忻州 91
海盐 90
四平 90
吕梁 89
邹城 87
铜川 86
阿克苏 86
普洱 85
凉山 85
诸暨 85
河池 85
安吉 85
滕州 84
雅安 84
儋州 84
沭阳 83
济源 82
都匀市 81
句容 80
莱芜 80
商洛 80
林州 80
长兴 79
琼海 79
巴音郭楞 78
东台 78
海东 77
本溪 77
固安 77
巴彦淖尔市 77
平阳 76
惠东 74
通辽 74
新沂 73
安宁 72
昭通 72
德宏 72
松原 72
延安 71
台山 71
德清 70
简阳 69
安溪 68
江油市 67
龙口 67
铁岭 66
兰考 66
乌海 65
佳木斯 64
启东 64
定州 62
潜江 62
开平 61
莱州 61
涿州 61
荣成市 61
福鼎 60
阳春 60
阳泉 60
禹州 60
白银 59
峨眉山 59
香河 59
肥城 59
长葛 58
安岳 58
张掖 58
沛县 57
万宁 57
鸡西 56
玉环 55
汉川 55
丹阳市 54
宜都 54
广汉市 54
临夏 54
楚雄 53
石狮 53
桐城 51
苍南 51
昌吉 51
东海 51
邳州 50
乐清 50
武夷山 50
单县 50
海安 49
瑞安 49
陇南 49
固原 49
临海 48
文山 48
临沧 48
宁国市 47
孟津 47
寿光 45
如东 44
赤壁市 44
福安 44
通化 44
兴安盟 43
新泰 43
莘县 43
文昌 43
阳谷 43
伊川 41
靖江 41
霸州 41
桂平 41
通许 40
丰城 40
沁阳 40
辽源 40
大悟 40
固始 39
漳浦 39
东明 39
清镇 38
射洪 38
邵东 38
朔州 38
松滋 37
溧阳 37
尉氏 37
呼伦贝尔 36
新昌 35
冠县 35
盱眙 35
曹县 35
凯里 35
滑县 34
新安 34
灌南 34
五指山 34
郓城 34
北流市 34
广水 34
高唐 34
灵宝市 33
杞县 33
齐河 33
东阳 33
天长 33
射阳 33
枝江 33
永城 33
乳山市 33
三河 32
中卫 32
汝州 32
东方 32
枣阳 32
浮梁 32
海丰 31
江山 31
灌云 31
嘉鱼 31
武穴市 31
商水 31
北票市 31
东平 30
临清 30
云梦 30
高密 30
睢县 30
白城 30
无为 29
陆丰市 29
桓台 28
孝昌 28
澧县 28
任丘 28
祁阳 28
白山 28
桂阳 27
乐平 27
安丘 27
范县 27
泰兴 27
公主岭 27
鹿邑 26
京山 26
莱阳 26
樟树市 26
武义县 26
浚县 26
安陆 25
黑河 25
宜城 25
淮滨 25
扬中市 25
渠县 25
孝义 25
大竹 24
华容 24
和县 24
孟州 24
永安 24
嘉峪关 24
鄄城 24
淇县 24
项城市 24
永康 23
温县 23
栖霞 23
迁安 23
招远 23
沧县 22
常宁 22
岑溪市 22
鄢陵 22
霍邱 22
钟祥 22
泗阳 21
高安市 21
瓦房店 21
邵阳县 21
五家渠 21
南漳 21
建湖 21
巨野 21
邹平 20
永春 20
乐陵 20
哈密 20
邓州 20
嵊州市 19
汶上 19
泽州 19
甘孜 19
灯塔市 19
沂源 19
庄河 19
醴陵 19
阜宁 19
长宁 19
韩城市 18
伊春 18
河间市 18
太康 18
石嘴山 18
渑池 17
高平 17
涟源市 17
昌乐 17
老河口 17
泗洪 17
沙洋 17
弥勒 16
东至 16
敦煌市 16
谷城 16
金昌 16
永兴 16
七台河 15
进贤 15
青州 15
当阳 15
开原 15
海西 15
神农架 15
双鸭山 15
武安 14
锡林郭勒 14
禹城 14
诸城 14
宁阳 14
双峰 14
沅江 13
磁县 13
日喀则 13
昌都 13
宣汉 13
梅河口市 13
临朐 13
兴化 13
宣威市 13
金坛 13
随县 13
黄骅市 13
仁怀市 12
博尔塔拉 12
临邑 12
怒江 12
宁津 12
博白 12
阿坝 11
衡东 11
博兴 11
分宜 11
冷水江市 11
利津 11
长垣 10
响水 10
上杭 10
无棣 10
清徐 10
林芝 10
资兴市 9
襄垣 9
舞钢 9
格尔木市 9
慈利 9
迪庆 9
祁东 9
燕郊 9
海门 9
和田 9
石河子 8
遵化 8
偃师 8
玉田 8
南城 7
那曲 7
金湖 7
克孜勒苏 7
迁西 7
南县 7
甘南 7
湘阴 7
昌邑 7
临猗 7
梁山 7
莒县 6
郯城 6
沙河 6
凤城 6
吐鲁番 6
柳林 6
龙海 5
扶余 5
涉县 5
赵县 5
平邑 5
长岭 5
新野 5
桦甸 4
普宁 4
攸县 4
阿拉尔 4
鹤岗 4
磐石 4
微山 3
沂南 3
沈丘 3
滦南 3
肇州 2
靖边 2
克拉玛依 2
大兴安岭 2
府谷 2
广饶 2
定边 2
福清 1
神木 1
阿拉善盟 1
安达 1
海南 1

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