CFPS数据库区县顺序码匹配

原创 于 2025-07-21 09:38:31 发布 · 402 阅读 · 1 ·
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#数据分析

数据介绍

CFPS数据库区县顺序码匹配，年份是2010-2020年，22年也适用，区县码是基本不会变动的，包括162个区县，有Stata和Excel格式，文件包包括平衡面板和非平衡面板两个版本（均有stata和Excel）、已匹配好省市县、截面数据、所有原始数据、代码、区县匹配码、CFPS英文版数据。

数据名称：CFPS数据库区县顺序码匹配

数据年份：2010-2020年

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CFPS区县级编码-最新出炉.zip
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中国家庭追踪调查（CFPS）数据区县码
2201_75895086的博客
05-12 3135
数据描述：162个区县代码，适用于10-20年份，可匹配约85-90%的样本。可依次匹配coutyid-区县行政码code-地级市行政码city-省份行政码province，从而进行市或县层面的微观与宏观数据匹配的劳动经济学等方面实证研究。数据名称：中国家庭追踪调查（CFPS）数据区县码。
中国家庭追踪调查数据（CFPS）地级市和区县id数据代码匹配
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下载。
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“cfps县域id(1).xlsx”可能是Excel版本的数据，CFPS可能代表“中国家庭金融调查”（China Family Panel Studies），这是一个知名的长期追踪调查项目，涉及中国各地的家庭。如果这是CFPS的一部分，那么数据将具有很...
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从网上找来的全国省市县编码及其对应区县名称的对照表，需要的自取。
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中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies，CFPS）旨在通过跟踪收集个体、家庭、社区三个层次的数据，反映中国社会、经济、人口、教育和健康的变迁，为学术研究和公共政策分析提供数据基础。 CFPS重点关注中国居民的经济与非经济福利，以及包括经济活动、教育成果、家庭关系与家庭动态、人口迁移、健康等在内的诸多研究主题，是一项全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查项目。CFPS样本覆盖25个省/市/自治区，目标样本规模为16000户，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员。CFPS在2008、2009两年在北京、上海、广东三地分别开展了初访与追访的测试调查，并于2010年正式开展访问。经2010年基线调查界定出来的所有基线家庭成员及其今后的血缘/领养子女将作为CFPS的基因成员，成为永久追踪对象。CFPS调查问卷共有社区问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种主体问卷类型，并在此基础上不断发展出针对不同性质家庭成员的长问卷、短问卷、代答问卷、电访问卷等多种问卷类型。 CFPS由北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）实施。项目采用计算机辅助调查技术开展访问，以满足多样化的设计需求，提高访问效率，保证数据质量。项目资助来自北京大学985工程。
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cfps
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05-28
在计算机领域或技术范围内，CFPS 并未明确指向某一特定的技术概念。然而，根据提供的引用内容[^1]，CFPS 在此背景下指的是 **中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies）**。这是一个社会科学领域的数据项目，主要涉及人口统计、社会经济状况等方面的数据收集与分析，并非直接属于计算机技术的范畴。 尽管如此，在计算机领域中，可能存在其他缩写为 CFPS 的术语，但它们通常具有不同的含义，例如： - **CFPS** 可能指代某种计算模型、算法或者系统名称。 - 在某些情况下，CFPS 也可能与网络通信、数据库管理或其他 IT 领域相关联。 为了更准确地理解 CFPS 在计算机领域的具体含义，可以参考以下信息： ### CFPS 的可能技术关联 如果 CFPS 被用于描述某种技术，它可能涉及以下方面： 1. **数据处理与分析**：由于 CFPS 涉及大规模数据采集与处理，其背后可能依赖于 Python、Pandas 等数据分析工具[^2]。这些工具能够帮助研究人员对 CFPS 数据进行清洗、建模和可视化。 2. **函数点分析**：虽然 CFPS 不直接与软件工程中的函数点分析相关，但在开发基于 CFPS 数据的应用程序时，可能会用到函数点评估方法来估算软件规模和复杂度[^3]。 3. **健康与健身应用**：在某些场景下，CFPS 数据可能被用于开发健康相关的应用程序，例如居家健身锻炼 APP[^5]。这类应用通常需要结合后端框架（如 Spring Boot）和前端技术（如 jQuery 和 Bootstrap）实现功能。 ### 示例代码 以下是一个使用 Pandas 分析 CFPS 数据的简单示例： ```python import pandas as pd # 加载 CFPS 数据 cfps_data = pd.read_csv("cfps_dataset.csv") # 查看数据基本信息 print(cfps_data.info()) # 进行简单的数据筛选 filtered_data = cfps_data[cfps_data['age'] > 30] # 统计不同性别的人数 gender_count = filtered_data['gender'].value_counts() print(gender_count) ```
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