最近在项目中用到了城市行政区划码，国家统计局网站上也有一份，但都是在html页面里使用很不方便。
自己做了一份json格式的行政区划码数据，供各位程序员直接使用。
只保留了大陆城市的行政区划码，港、澳、台地区，因为当时业务上没有用到，所以过滤掉了。
{
"北京": [
[
"北京",
110100
]
],
"新疆": [
[
"乌鲁木齐",
650100
],
[
"克拉玛依",
650200
],
[
"吐鲁番",
652100
],
[
"哈密",
652200
],
[
"昌吉",
652300
],
[
"博尔塔拉",
652700
],
[
"巴音郭楞",
652800
],
[
"阿克苏",
652900
],
[
"克孜勒苏柯尔克孜",
653000
],
[
"喀什",
653100
],
[
"和田",
653200
],
[
"伊犁",
654000
],
[
"塔城",
654200
],
[
"阿勒泰",
654300
],
[
"石河子",
659001
],
[
"阿拉尔",
659002
],
[
"图木舒克",
659003
],
[
"五家渠",
659004
]
],
"重庆": [
[
"重庆",
500100
]
],
"广东": [
[
"广州",
440100
],
[
"韶关",
440200
],
[
"深圳",
440300
],
[
"珠海",
440400
],
[
"汕头",
440500
],
[
"佛山",
440600
],
[
"江门",
440700
],
[
"湛江",
440800
],
[
"茂名",
440900
],
[
"肇庆",
441200
],
[
"惠州",
441300
],
[
"梅州",
441400
],
[
"汕尾",
441500
],
[
"河源",
441600
],
[
"阳江",
441700
],
[
"清远",
441800
],
[
"东莞",
441900
],
[
"中山",
442000
],
[
"东沙",
442101
],
[
"潮州",
445100
],
[
"揭阳",
445200
],
[
"云浮",
445300
]
],
"浙江": [
[
"杭州",
330100
],
[
"宁波",
330200
],
[
"温州",
330300
],
[
"嘉兴",
330400
],
[
"湖州",
330500
],
[
"绍兴",
330600
],
[
"金华",
330700
],
[
"衢州",
330800
],
[
"舟山",
330900
],
[
"台州",
331000
],
[
"丽水",
331100
]
],
"天津": [
[
"天津",
120100
]
],
"广西": [
[
"南宁",
450100
],
[
"柳州",
450200
],
[
"桂林",
450300
],
[
"梧州",
450400
],
[
"北海",
450500
],
[
"防城港",
450600
],
[
"钦州",
450700
],
[
"贵港",
450800
],
[
"玉林",
450900
],
[
"百色",
451000
],
[
"贺州",
451100
],
[
"河池",
451200
],
[
"来宾",
451300
],
[
"崇左",
451400
]
],
"内蒙古": [
[
"呼和浩特",
150100
],
[
"包头",
150200
],
[
"乌海",
150300
],
[
"赤峰",
150400
],
[
"通辽",
150500
],
[
"鄂尔多斯",
150600
],
[
"呼伦贝尔",
150700
],
[
"巴彦淖尔",
150800
],
[
"乌兰察布",
150900
],
[
"兴安",
152200
],
[
"锡林郭勒",
152500
],
[
"阿拉善",
152900
]
],
"宁夏": [
[
"银川",
640100
],
[
"石嘴山",
640200
],
[
"吴忠",
640300
],
[
"固原",
640400
],
[
"中卫",
640500
]
],
"江西": [
[
"南昌",
360100
],
[
"景德镇",
360200
],
[
"萍乡",
360300
],
[
"九江",
360400
],
[
"新余",
360500
],
[
"鹰潭",
360600
],
[
"赣州",
360700
],
[
"吉安",
360800
],
[
"宜春",
360900
],
[
"抚州",
361000
],
[
"上饶",
361100
]
],
"安徽": [
[
"合肥",
340100
],
[
"芜湖",
340200
],
[
"蚌埠",
340300
],
[
"淮南",
340400
],
[
"马鞍山",
340500
],
[
"淮北",
340600
],
[
"铜陵",
340700
],
[
"安庆",
340800
],
[
"黄山",
341000
],
[
"滁州",
341100
],
[
"阜阳",
341200
],
[
"宿州",
341300
],
[
"六安",
341500
],
[
"亳州",
341600
],
[
"池州",
341700
],
[
"宣城",
341800
]
],
"贵州": [
[
"贵阳",
520100
],
[
"六盘水",
520200
],
[
"遵义",
520300
],
[
"安顺",
520400
],
[
"铜仁",
522200
],
[
"黔西南",
522300
],
[
"毕节",
522400
],
[
"黔东南",
522600
],
[
"黔南",
522700
]
],
"陕西": [
[
"西安",
610100
],
[
"铜川",
610200
],
[
"宝鸡",
610300
],
[
"咸阳",
610400
],
[
"渭南",
610500
],
[
"延安",
610600
],
[
"汉中",
610700
],
[
"榆林",
610800
],
[
"安康",
610900
],
[
"商洛",
611000
]
],
"辽宁": [
[
"沈阳",
210100
],
[
"大连",
210200
],
[
"鞍山",
210300
],
[
"抚顺",
210400
],
[
"本溪",
210500
],
[
"丹东",
210600
],
[
"锦州",
210700
],
[
"营口",
210800
],
[
"阜新",
210900
],
[
"辽阳",
211000
],
[
"盘锦",
211100
],
[
"铁岭",
211200
],
[
"朝阳",
211300
],
[
"葫芦岛",
211400
]
],
"山西": [
[
"太原",
140100
],
[
"大同",
140200
],
[
"阳泉",
140300
],
[
"长治",
140400
],
[
"晋城",
140500
],
[
"朔州",
140600
],
[
"晋中",
140700
],
[
"运城",
140800
],
[
"忻州",
140900
],
[
"临汾",
141000
],
[
"吕梁",
141100
]
],
"青海": [
[
"西宁",
630100
],
[
"海东",
632100
],
[
"海北",
632200
],
[
"黄南",
632300
],
[
"海南藏族",
632500
],
[
"果洛",
632600
],
[
"玉树",
632700
],
[
"海西",
632800
]
],
"四川": [
[
"成都",
510100
],
[
"自贡",
510300
],
[
"攀枝花",
510400
],
[
"泸州",
510500
],
[
"德阳",
510600
],
[
"绵阳",
510700
],
[
"广元",
510800
],
[
"遂宁",
510900
],
[
"内江",
511000
],
[
"乐山",
511100
],
[
"南充",
511300
],
[
"眉山",
511400
],
[
"宜宾",
511500
],
[
"广安",
511600
],
[
"达州",
511700
],
[
"雅安",
511800
],
[
"巴中",
511900
],
[
"资阳",
512000
],
[
"阿坝",
513200
],
[
"甘孜",
513300
],
[
"凉山",
513400
]
],
"江苏": [
[
"南京",
320100
],
[
"无锡",
320200
],
[
"徐州",
320300
],
[
"常州",
320400
],
[
"苏州",
320500
],
[
"南通",
320600
],
[
"连云港",
320700
],
[
"淮安",
320800
],
[
"盐城",
320900
],
[
"扬州",
321000
],
[
"镇江",
321100
],
[
"泰州",
321200
],
[
"宿迁",
321300
]
],
"河北": [
[
"石家庄",
130100
],
[
"唐山",
130200
],
[
"秦皇岛",
130300
],
[
"邯郸",
130400
],
[
"邢台",
130500
],
[
"保定",
130600
],
[
"张家口",
130700
],
[
"承德",
130800
],
[
"沧州",
130900
],
[
"廊坊",
131000
],
[
"衡水",
131100
]
],
"西藏": [
[
"拉萨",
540100
],
[
"昌都",
542100
],
[
"山南",
542200
],
[
"日喀则",
542300
],
[
"那曲",
542400
],
[
"阿里",
542500
],
[
"林芝",
542600
]
],
"福建": [
[
"福州",
350100
],
[
"厦门",
350200
],
[
"莆田",
350300
],
[
"三明",
350400
],
[
"泉州",
350500
],
[
"漳州",
350600
],
[
"南平",
350700
],
[
"龙岩",
350800
],
[
"宁德",
350900
]
],
"吉林": [
[
"长春",
220100
],
[
"吉林",
220200
],
[
"四平",
220300
],
[
"辽源",
220400
],
[
"通化",
220500
],
[
"白山",
220600
],
[
"松原",
220700
],
[
"白城",
220800
],
[
"延边朝鲜族",
222400
]
],
"上海": [
[
"上海",
310100
]
],
"湖北": [
[
"武汉",
420100
],
[
"黄石",
420200
],
[
"十堰",
420300
],
[
"宜昌",
420500
],
[
"襄阳",
420600
],
[
"鄂州",
420700
],
[
"荆门",
420800
],
[
"孝感",
420900
],
[
"荆州",
421000
],
[
"黄冈",
421100
],
[
"咸宁",
421200
],
[
"随州",
421300
],
[
"恩施",
422800
],
[
"仙桃",
429004
],
[
"潜江",
429005
],
[
"天门",
429006
],
[
"神农架",
429021
]
],
"海南": [
[
"海口",
460100
],
[
"三亚",
460200
],
[
"三沙",
460300
],
[
"五指山",
469001
],
[
"琼海",
469002
],
[
"儋州",
469003
],
[
"文昌",
469005
],
[
"万宁",
469006
],
[
"东方",
469007
],
[
"定安",
469025
],
[
"屯昌",
469026
],
[
"澄迈",
469027
],
[
"临高",
469028
],
[
"白沙",
469030
],
[
"昌江",
469031
],
[
"乐东",
469033
],
[
"陵水",
469034
],
[
"保亭",
469035
],
[
"琼中",
469036
],
[
"西沙",
469037
],
[
"南沙",
469038
],
[
"中沙",
469039
]
],
"云南": [
[
"昆明",
530100
],
[
"曲靖",
530300
],
[
"玉溪",
530400
],
[
"保山",
530500
],
[
"昭通",
530600
],
[
"丽江",
530700
],
[
"普洱",
530800
],
[
"临沧",
530900
],
[
"楚雄",
532300
],
[
"红河",
532500
],
[
"文山",
532600
],
[
"西双版纳",
532800
],
[
"大理",
532900
],
[
"德宏",
533100
],
[
"怒江",
533300
],
[
"迪庆",
533400
]
],
"甘肃": [
[
"兰州",
620100
],
[
"嘉峪关",
620200
],
[
"金昌",
620300
],
[
"白银",
620400
],
[
"天水",
620500
],
[
"武威",
620600
],
[
"张掖",
620700
],
[
"平凉",
620800
],
[
"酒泉",
620900
],
[
"庆阳",
621000
],
[
"定西",
621100
],
[
"陇南",
621200
],
[
"临夏",
622900
],
[
"甘南",
623000
]
],
"湖南": [
[
"长沙",
430100
],
[
"株洲",
430200
],
[
"湘潭",
430300
],
[
"衡阳",
430400
],
[
"邵阳",
430500
],
[
"岳阳",
430600
],
[
"常德",
430700
],
[
"张家界",
430800
],
[
"益阳",
430900
],
[
"郴州",
431000
],
[
"永州",
431100
],
[
"怀化",
431200
],
[
"娄底",
431300
],
[
"湘西",
433100
]
],
"山东": [
[
"济南",
370100
],
[
"青岛",
370200
],
[
"淄博",
370300
],
[
"枣庄",
370400
],
[
"东营",
370500
],
[
"烟台",
370600
],
[
"潍坊",
370700
],
[
"济宁",
370800
],
[
"泰安",
370900
],
[
"威海",
371000
],
[
"日照",
371100
],
[
"莱芜",
371200
],
[
"临沂",
371300
],
[
"德州",
371400
],
[
"聊城",
371500
],
[
"滨州",
371600
],
[
"菏泽",
371700
]
],
"河南": [
[
"郑州",
410100
],
[
"开封",
410200
],
[
"洛阳",
410300
],
[
"平顶山",
410400
],
[
"安阳",
410500
],
[
"鹤壁",
410600
],
[
"新乡",
410700
],
[
"焦作",
410800
],
[
"济源",
410881
],
[
"濮阳",
410900
],
[
"许昌",
411000
],
[
"漯河",
411100
],
[
"三门峡",
411200
],
[
"南阳",
411300
],
[
"商丘",
411400
],
[
"信阳",
411500
],
[
"周口",
411600
],
[
"驻马店",
411700
]
],
"黑龙江": [
[
"哈尔滨",
230100
],
[
"齐齐哈尔",
230200
],
[
"鸡西",
230300
],
[
"鹤岗",
230400
],
[
"双鸭山",
230500
],
[
"大庆",
230600
],
[
"伊春",
230700
],
[
"佳木斯",
230800
],
[
"七台河",
230900
],
[
"牡丹江",
231000
],
[
"黑河",
231100
],
[
"绥化",
231200
],
[
"大兴安岭",
232700
]
]
}
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JSON（JavaScript Object ...而处理全国行政区域数据时，还需要考虑到行政区划的变更，定期更新JSON文件以保持数据的准确性。此外，优化加载和解析性能，避免一次性加载过多数据，也是前端开发中需要注意的问题。
全国行政区划JSON文件是用于表示中国各级行政区域的数据文件，主要以JSON（JavaScript Object Notation）格式存储。这种格式的数据易于阅读和编写，同时也被广泛用于数据交换。JSON是一种轻量级的数据交换格式，它...
全国行政区划编码是用于识别中国各级行政区域的一种代码体系，对于IT行业，特别是涉及地理信息系统（GIS）、数据库管理和数据分析的领域至关重要。2020年的最新版本提供了最准确的行政区划信息，确保了数据的时效性...
全国各省市区县地理坐标json格式：{"省":"吉林省","市":"吉林市","县":"舒兰市","坐标":"126.965607,44.406106","类型代码":"190105"},{"省":"黑龙江省","市":"哈尔滨市","县":"宾县","坐标":"127.466634,45.745918...
2024年最新全国乡、县、区、市、省城市名称、编码json文件，“省份、城市、区县、乡镇” 四级联动数据
总的来说，全国省份、城市JSON数据集是关于中国行政区域划分的宝贵资源，适用于开发地图应用、地理位置查询服务，或者作为数据分析的基础数据。理解和掌握JSON格式的使用对于IT从业者来说是非常重要的技能之一，特别...
全国省市县三级行政单位的JSON格式文本文件. 通过解析该文件可以： 1、将全国JSON格式的文本文件IO读取为字符串。 2、将该字符串进行JSON解析，加载到缓存中。 3、依据省名称，可以查找到该省下的所有城市。 4、...
中国城市列表JSON数据，中国所有城市，中国省市列表 2022最新json数据，2022年8月9日更新，因为最近需要用到中国省市列表的JSON数据 本来想把县也包含进去的，但是数量太多了~ 中国总共有23个省、5个自治区、4个直辖...
《中国大陆行政区划精确到街道JSON》是一个数据资源，包含了中国境内所有行政区域的详细信息，具体细化到了街道级别。这个JSON文件（JavaScript Object Notation，一种轻量级的数据交换格式）是IT领域中用于存储和...
2020年度全国统计用区划代码和城乡划分代码更新维护的标准时点为2020年6月30日。目前，已完成更新维护工作。统计用区划代码和城乡划分代码用于统计工作，需要在其他工作中使用时，请务必结合有关实际情况。
全国地区代码是用于标识我国不同行政区域的一种标准化编码方式，对于数据分析、地理位置服务以及各种信息系统来说至关重要。2023年最新的全国地区代码数据提供了精确到四级行政区域（省、市、区县、街道）的信息，这...
全国省市县镇四级行政区域的JSON格式数据是一个重要的地理信息系统（GIS）资源，适用于前端开发，特别是构建具有四级联动功能的交互式地图应用。在这一数据集中，包含了我国所有省份、城市、区县以及乡镇的详细行政...
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2019.8 全国城市名字与行政区划分号最新中文版json文件。展示开头json代码。[ { "areaId": "110000", "areaName": "北京市", "cities": [ { "areaId": "110000", "areaName": "北京市", "counties": [ { ...
标题 "2017全国行政区划json文件" 涉及的是中国在2017年时各级行政区域的详细划分数据，这些数据通常用于地理信息系统（GIS）或数据分析项目中，以便对全国各地的统计数据进行精确的地域划分。JSON（JavaScript ...
2020年发布的“国家行政数据五（乡镇村）Json格式”正是这样一份重要的资源，它详细记录了我国的行政区域划分，覆盖了省级至村级的五级行政单位。Json（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，...
全国行政区划代码表是用于标识中国各级行政区域的一种标准化编码体系。这个数据库包含了从国家到县（区）级的行政单位，通常用于地理信息系统（GIS）、统计分析、邮政编码匹配、地址标准化等应用场景。该资源提供了...
2.CHINA_CITY_JSON，全国城市列表，key为省份的行政区划代码，value为省份对应的城市列表JSON； 3.CHINA_DISTRICT_JSON：全国省市JSON对象，key为行政区划代码，value为行政区划名称。 html省市联动下拉框，使用JS...
标题中的“中国省市县地图json(区划代码).zip”表明这是一个包含中国各个省、市、县地图数据的压缩文件，格式为JSON。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于...