这是做什么用的？
中国五级行政区划数据——省、市、县、乡镇、村级，每条记录都带有官方统计用区划代码和名称，以 JSON、CSV 和 SQLite 文件的形式提供。
中国五级行政区划数据——省、市、县、乡镇、村级，每条记录都带有官方统计用区划代码和名称，以 JSON、CSV 和 SQLite 文件的形式提供。这是一个需要安装的库，还是只是一些数据文件？只是数据，不是库：每个层级各有一个扁平的 JSON 和 CSV 文件，另外还有预先关联好的级联文件和一个 data.sqlite 数据库——不需要安装任何东西，也没有任何依赖。
只是数据，不是库：每个层级各有一个扁平的 JSON 和 CSV 文件，另外还有预先关联好的级联文件和一个 data.sqlite 数据库——不需要安装任何东西，也没有任何依赖。我怎么获取这些数据？直接从仓库下载你需要的那些层级的 JSON 或 CSV 文件，或者从 Releases 获取完整打包数据；所有数据也都有一个现成的 data.sqlite 文件。
直接从仓库下载你需要的那些层级的 JSON 或 CSV 文件，或者从 Releases 获取完整打包数据；所有数据也都有一个现成的 data.sqlite 文件。用的时候需要装 Node.js 或其他运行环境吗？不需要——纯 JSON、CSV 和 SQLite 文件用任何语言或工具都能读取；只有运行仓库自带的抓取和构建脚本时才需要 Node.js。
不需要——纯 JSON、CSV 和 SQLite 文件用任何语言或工具都能读取；只有运行仓库自带的抓取和构建脚本时才需要 Node.js。这些数据还在更新吗？不更新了——数据定格在 2023 版（截至 2023 年 6 月 30 日），因为国家统计局从 2024 年 10 月起不再公布区划代码，所以更新的内容都没有。
不更新了——数据定格在 2023 版（截至 2023 年 6 月 30 日），因为国家统计局从 2024 年 10 月起不再公布区划代码，所以更新的内容都没有。这些数据是从哪里来的？来自国家统计局——即统计用区划代码和城乡分类代码，也就是政府统计工作所依据的同一套代码；这个仓库镜像的是他们的 2023 版。
来自国家统计局——即统计用区划代码和城乡分类代码，也就是政府统计工作所依据的同一套代码；这个仓库镜像的是他们的 2023 版。这五个层级是怎么关联起来的？每条记录都有一个 12 位代码，并附带上级各级的代码（provinceCode、cityCode、areaCode、streetCode）；级联文件则把两到四个层级打包在一起（pc、pca、pcas），各有普通版和带代码注释版，没有现成的五级级联。
每条记录都有一个 12 位代码，并附带上级各级的代码（provinceCode、cityCode、areaCode、streetCode）；级联文件则把两到四个层级打包在一起（pc、pca、pcas），各有普通版和带代码注释版，没有现成的五级级联。这些代码和邮政编码是一样的吗？不一样——这是国家统计局的统计用区划代码，不是邮政编码。这些代码是分级编码的：每一级都在上一级代码的基础上延伸，这也是级联文件能整齐嵌套的原因。
不一样——这是国家统计局的统计用区划代码，不是邮政编码。这些代码是分级编码的：每一级都在上一级代码的基础上延伸，这也是级联文件能整齐嵌套的原因。大家通常用这个数据集做什么？最常见的是做级联地址选择器——先选省，再选市、区、乡镇和村——用在网页或移动端的表单里；此外也用于需要官方区划代码的数据处理，比如清洗地址或按地区汇总统计数据。
最常见的是做级联地址选择器——先选省，再选市、区、乡镇和村——用在网页或移动端的表单里；此外也用于需要官方区划代码的数据处理，比如清洗地址或按地区汇总统计数据。What are similar projects?exercises-dataset, datasette, real-api-pricing, prediction-market-analysis, COVID-19, drawdb, redash, orm
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