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In jiang-hang/rstatscn: R Interface for China National Data

rstatscn

rstatscn是一个R包，它提供了一些访问中国国家数据的一些方便的接口。可以比较方便的获取想要的国家数据。安装方法

install.packages('rstatscn')

它可以方便的获取各种国家统计数据。比如中国的每年人口数据，各省的GDP数据，各种教育数据等。

简介最近版本函数介绍常见问题其他实例查询可用的数据库和指标查询数据库中的数据 — 基础查询查询数据库中的数据 — 分省数据查询分省数据查询— 同时查询所有省份的数据

简介 rstatscn是一个R包，它提供了一些访问中国国家数据的一些方便的接口。可以在R中获取想要的国家数据，比如中国的每年人口数据，各省的GDP数据，各种教育数据等。安装方法

install.packages('rstatscn') github page: https://github.com/jiang-hang/rstatscn

最近版本 2016.7.21 版本 1.1.1

修复行名重复的问题，如果你碰到这个问题

Error in row.names<-.data.frame(tmp, value = value) : duplicate ‘row.names’ are not allowed

请首先调用statscnRowNamePrefix(),然后再查询数据库，这样在生成的dataframe中行的名字前会添加一个行号。

要取消行号，调用statscnRowNamePrefix(NULL)

2016.2.25 版本 1.0.2 修复一个http状态检查的bug，需要httr >= 1.1.0

函数介绍成功安装了rstatscn以后，可以利用help(package="rstatscn")获得在线帮助。用help(<函数名>)获得函数的说明。

statscnDbs() 列出国家数据库中可用的数据库，其中数据库的代码很重要，后面的函数查询中需要设定要查询数据库的代码 statscnQueryZb(zbid=’zb’, dbcode=’hgnd’) 查询给定数据库中可用的指标。数据库中的指标是以树的结构组织的。查询根结点下的可用指标时，传入zbid=’zb’ 即可。在获取的指标数据框中，如果这个指标不是叶节点，可以再利用这个函数来获得其子指标。如果zbid指定的指标已经是叶节点，那么将返回空的数据框。 statscnRegions(dbcode=’fsnd’) 获得指定数据库中的区域代码。这个函数可以用来获取各省的代码。获取省的代码以后，可以查询指定省份的数据。在城市数据库中，可以用来获得城市代码。国际数据库中，用来获得国家的代码 statscnQueryData(zb,dbcode,rowcode,colcode,moreWd) 这个是真正的数据查询函数，其中 zb 要查询的指标id，这个id不能随便写，需要根据statscnQueryZbs函数的返回值来设定 dbcode 要查询的数据库的代码，来源于statscnDbs()函数 rowcode 返回数据框的行代码，缺省值为zb，即指标，一般设为缺省值即可 colcode 返回数据框的列代码，缺省值为sj，即时间，一般设为缺省值即可 moreWd 对查询数据的更多限制。参数的格式为moreWd=list(name=NA,value=NA)。比如说在省份数据库中，在指定了要查询的zb以后，还可通过这个参数指定需要查询的省份。更多可见后面的例子。 statscnQueryLastN(n) 修改前一次查询，查询最新的n条数据，每次查询时，会缺省返回一些数据，如果你想获得更多的数据或者更少的数据，可以利用这个函数。这个函数只是修改返回数据的条数。注意，这个函数要在statscnQueryData之后调用，不然他不知道要修改哪条查询。常见问题找不到rstatscn包？检查一下你R的版本，rstatscn在3.2.2及以上版本才可用。（因为没有在低版本测试过）

数据的实时性怎样？函数获取的数据和网站http://data.stats.gov.cn中展示的数据是一致的。如果获取的数据和网站展示的数据不一致，那应该是一个程序错误，可以告诉我

其他我把国家数据库中的所有指标都列出来了。放在这里，以后就不必要每次去查了。 (2015-11-30日数据，仅供参考)

在每个叶子指标下可能还会有多个指标，比如A0101行政区划下，还有11个指标，这个可以通过statscnQueryData(‘A0101’)的返回值看到。这些指标也有自己的id，按照返回的行的顺序，id分别为A0101 + 0<行号>，9以后的编码为字母A,B,… 比如第一行—地级区划数(个)—的id为A010101 , 第11行的指标—-街道办事处(个)—-id 为A01010B。知道了这些指标的id以后，可以通过statscnQueryData(‘A01010B’)来直接查询这个指标，这样就不会返回一系列的指标值了。

实例查询可用的数据库和指标首先利用statscnDbs查询可用数据库，然后可根据数据库名字查询各数据库可用的指标。如下所示：

library(rstatscn) statscnDbs() dbcode description 1 hgnd national data, yearly #宏观年度数据 2 hgjd national data, quaterly #宏观季度 3 hgyd national data, monthly #宏观月度 4 fsnd province data, yearly #分省年度 5 fsjd province data, quaterly #分省季度 6 fsyd province data, monthly #分省月度 7 csnd city data, yearly #城市年度 8 csyd city data, monthly #城市月度 9 gjnd international data, yearly #国际年度 10 gjyd international data, monthly #国际月度 11 gjydsdj 3 main countries data, monthly #三个主要国家月度数据 statscnQueryZb(dbcode='hgnd') dbcode id isParent name pid wdcode 1 hgnd A01 TRUE 综合 zb 2 hgnd A02 TRUE 国民经济核算 zb 3 hgnd A03 TRUE 人口 zb 4 hgnd A04 TRUE 就业人员和工资 zb 5 hgnd A05 TRUE 固定资产投资和房地产 zb 6 hgnd A06 TRUE 对外经济贸易 zb 7 hgnd A07 TRUE 能源 zb 8 hgnd A08 TRUE 财政 zb 9 hgnd A09 TRUE 价格指数 zb 10 hgnd A0A TRUE 人民生活 zb 11 hgnd A0B TRUE 城市概况 zb 12 hgnd A0C TRUE 资源和环境 zb 13 hgnd A0D TRUE 农业 zb 14 hgnd A0E TRUE 工业 zb 15 hgnd A0F TRUE 建筑业 zb 16 hgnd A0G TRUE 运输和邮电 zb 17 hgnd A0H FALSE 社会消费品零售总额 zb 18 hgnd A0I TRUE 批发和零售业 zb 19 hgnd A0J TRUE 住宿和餐饮业 zb 20 hgnd A0K TRUE 旅游业 zb 21 hgnd A0L TRUE 金融业 zb 22 hgnd A0M TRUE 教育 zb 23 hgnd A0N TRUE 科技 zb 24 hgnd A0O TRUE 卫生 zb 25 hgnd A0P TRUE 社会服务 zb 26 hgnd A0Q TRUE 文化 zb 27 hgnd A0R TRUE 体育 zb 28 hgnd A0S TRUE 公共管理、社会保障及其他 zb statscnQueryZb('A01',dbcode='hgnd') dbcode id isParent name pid wdcode 1 hgnd A0101 FALSE 行政区划 A01 zb 2 hgnd A0102 FALSE 人均主要工农业产品产量 A01 zb 3 hgnd A0103 TRUE 法人单位数 A01 zb 4 hgnd A0104 TRUE 企业法人单位数 A01 zb 5 hgnd A0105 TRUE 民族自治地方 A01 zb 查询数据库中的数据 — 基础查询知道了数据库中的指标以后，就可以根据指标和数据库来查询数据了。通常要查询更多的数据，需要两次查询。如下所示：

statscnQueryData('A0102',dbcode='hgnd') 2014年 2013年 2012年粮食人均占有量(公斤) 0 443.456070 436.500957 棉花人均占有量(公斤) 0 4.640549 5.061080 油料人均占有量(公斤) 0 25.910172 25.444427 糖料人均占有量(公斤) 0 101.300000 99.840657 茶叶人均产量(公斤) 0 1.320000 1.325061 水果人均占有量(公斤) 0 184.900000 178.107095 猪牛羊肉人均占有量(公斤) 0 48.644283 47.427051 水产品人均占有量(公斤) 0 45.469971 43.738046 人均原煤产量(吨) 0 0.000000 2.702313 人均原油产量(公斤) 0 0.000000 153.608328 人均纱产量(公斤) 0 0.000000 22.092330 人均布产量(米) 0 0.000000 62.852087 人均机制纸及纸板产量(公斤) 0 0.000000 81.117795 人均水泥产量(公斤) 0 0.000000 1636.076835 人均粗钢产量(公斤) 0 0.000000 535.933131 人均发电量(千瓦小时) 0 0.000000 3692.582707 statscnQueryLastN(4) 2014年 2013年 2012年 2011年粮食人均占有量(公斤) 0 443.456070 436.500957 425.152645 棉花人均占有量(公斤) 0 4.640549 5.061080 4.904187 油料人均占有量(公斤) 0 25.910172 25.444427 24.612319 糖料人均占有量(公斤) 0 101.300000 99.840657 93.119565 茶叶人均产量(公斤) 0 1.320000 1.325061 1.207632 水果人均占有量(公斤) 0 184.900000 178.107095 169.389736 猪牛羊肉人均占有量(公斤) 0 48.644283 47.427051 45.355827 水产品人均占有量(公斤) 0 45.469971 43.738046 41.704897 人均原煤产量(吨) 0 0.000000 2.702313 2.618794 人均原油产量(公斤) 0 0.000000 153.608328 150.934433 人均纱产量(公斤) 0 0.000000 22.092330 20.220217 人均布产量(米) 0 0.000000 62.852087 60.570034 人均机制纸及纸板产量(公斤) 0 0.000000 81.117795 81.918341 人均水泥产量(公斤) 0 0.000000 1636.076835 1561.797296 人均粗钢产量(公斤) 0 0.000000 535.933131 509.833945 人均发电量(千瓦小时) 0 0.000000 3692.582707 3506.371408 查询数据库中的数据 — 分省数据查询对于分省数据库而言，可以首先查询省份（即地区）的代码，然后再根据省份代码和指标来查询给定年/月度的数据。

statscnQueryZb('A01',dbcode='fsnd') dbcode id isParent name pid wdcode 1 fsnd A0101 FALSE 行政区划 A01 zb 2 fsnd A0102 TRUE 法人单位数 A01 zb 3 fsnd A0103 TRUE 企业法人单位数 A01 zb

statscnRegions(dbcode='fsnd') regCode name 1 110000 北京市 2 120000 天津市 3 130000 河北省 4 140000 山西省 5 150000 内蒙古自治区 6 210000 辽宁省 7 220000 吉林省 8 230000 黑龙江省 9 310000 上海市 10 320000 江苏省 11 330000 浙江省 12 340000 安徽省 13 350000 福建省 14 360000 江西省 15 370000 山东省 16 410000 河南省 17 420000 湖北省 18 430000 湖南省 19 440000 广东省 20 450000 广西壮族自治区 21 460000 海南省 22 500000 重庆市 23 510000 四川省 24 520000 贵州省 25 530000 云南省 26 540000 西藏自治区 27 610000 陕西省 28 620000 甘肃省 29 630000 青海省 30 640000 宁夏回族自治区 31 650000 新疆维吾尔自治区

获取分省年度数据库中天津的A0101指标

statscnQueryData('A0101',dbcode='fsnd',moreWd=list(name='reg',value='120000')) 2014年 2013年 2012年 2011年地级区划数(个) 0 0 0 0 地级市数(个) 0 0 0 0 县级区划数(个) 16 16 16 16 市辖区数(个) 13 13 13 13 县级市数(个) 0 0 0 0 县数(个) 3 3 3 3 自治县数(个) 0 0 0 0 乡镇级区划数(个) 240 240 245 244 镇数(个) 121 121 123 123 乡数(个) 6 6 11 11 街道办事处(个) 113 113 111 110

获取最近20年的天津A0101指标

statscnQueryLastN(20) ... 分省数据查询— 同时查询所有省份的数据每次查询返回的数据是一个二维的表格，缺省情况下，行为指标，列为时间。要查询所有省的数据，只需要指定指标和数据库名，然后指定行为省份，即rowcode='reg',如下所示。注意这里的A010101指标是地级区划个数。因此，要查询所有省份的数据，需要精确指定指标代码，指定组的代码将会返回该组的第一个自指标数据。比如指定A0101,返回的数据实际上是A010101的数据。

statscnQueryData("A010101",dbcode='fsnd',rowcode='reg') 2014年 2013年 2012年 2011年 2010年 2009年 2008年 2007年 2006年北京市 0 0 0 0 0 0 0 0 0 天津市 0 0 0 0 0 0 0 0 0 河北省 11 11 11 11 11 11 11 11 11 山西省 11 11 11 11 11 11 11 11 11 内蒙古自治区 12 12 12 12 12 12 12 12 12 辽宁省 14 14 14 14 14 14 14 14 14 吉林省 9 9 9 9 9 9 9 9 9 黑龙江省 13 13 13 13 13 13 13 13 13 上海市 0 0 0 0 0 0 0 0 0 江苏省 13 13 13 13 13 13 13 13 13 浙江省 11 11 11 11 11 11 11 11 11 安徽省 16 16 16 16 17 17 17 17 17 福建省 9 9 9 9 9 9 9 9 9 江西省 11 11 11 11 11 11 11 11 11 山东省 17 17 17 17 17 17 17 17 17 河南省 17 17 17 17 17 17 17 17 17 湖北省 13 13 13 13 13 13 13 13 13 湖南省 14 14 14 14 14 14 14 14 14 广东省 21 21 21 21 21 21 21 21 21 广西壮族自治区 14 14 14 14 14 14 14 14 14 海南省 3 3 3 2 2 2 2 2 2 重庆市 0 0 0 0 0 0 0 0 0 四川省 21 21 21 21 21 21 21 21 21 贵州省 9 9 9 9 9 9 9 9 9 云南省 16 16 16 16 16 16 16 16 16 西藏自治区 7 7 7 7 7 7 7 7 7 陕西省 10 10 10 10 10 10 10 10 10 甘肃省 14 14 14 14 14 14 14 14 14 青海省 8 8 8 8 8 8 8 8 8 宁夏回族自治区 5 5 5 5 5 5 5 5 5 新疆维吾尔自治区 14 14 14 14 14 14 14 14 14 如果要查询一组指标或查询给定年度的数据必须指定时间。指定时间的方式是使用参数moreWd=list((name='sj'),value='2015')1。然后通过rowcode='reg'指定返回表格的行为省份，colcode='zb'指定列为指标。如下所示：

获取所有省份2015年的A010101指标

statscnQueryData('A010101',dbcode='fsnd',rowcode='reg',colcode='zb',moreWd=list((name='sj'),value='2015')) 地级区划数北京市 0 天津市 0 河北省 11 山西省 11 内蒙古自治区 12 辽宁省 14 吉林省 9 黑龙江省 13 上海市 0 江苏省 13 浙江省 11 安徽省 16 福建省 9 江西省 11 山东省 17 河南省 17 湖北省 13 湖南省 14 广东省 21 广西壮族自治区 14 海南省 3 重庆市 0 四川省 21 贵州省 9 云南省 16 西藏自治区 7 陕西省 10 甘肃省 14 青海省 8 宁夏回族自治区 5 新疆维吾尔自治区 14

获取所有省份2015年的A0101指标

和上面的命令相比，这个会取出所有A0101下的子指标

statscnQueryData('A0101',dbcode='fsnd',rowcode='reg',colcode='zb',moreWd=list((name='sj'),value='2015')) 地级区划数地级市数县级区划数市辖区数县级市数县数自治县数北京市 0 0 16 14 0 2 0 天津市 0 0 16 13 0 3 0 河北省 11 11 171 39 20 106 6 山西省 11 11 119 23 11 85 0 内蒙古自治区 12 9 102 22 11 17 0 辽宁省 14 14 100 56 17 19 8 吉林省 9 8 60 21 20 16 3 黑龙江省 13 12 128 65 17 45 1 上海市 0 0 17 16 0 1 0 江苏省 13 13 99 55 23 21 0 浙江省 11 11 90 35 20 34 1 安徽省 16 16 105 43 6 56 0 福建省 9 9 85 28 13 44 0 江西省 11 11 100 20 10 70 0 山东省 17 17 137 51 28 58 0 河南省 17 17 158 50 21 87 0 湖北省 13 12 103 39 24 37 2 湖南省 14 13 122 35 16 64 7 广东省 21 21 119 61 21 34 3 广西壮族自治区 14 14 110 36 7 55 12 海南省 3 3 24 8 6 4 6 重庆市 0 0 38 21 0 13 4 四川省 21 18 183 49 14 116 4 贵州省 9 6 88 14 7 55 11 云南省 16 8 129 13 13 74 29 西藏自治区 7 3 74 3 0 71 0 陕西省 10 10 107 25 3 79 0 甘肃省 14 12 86 17 4 58 7 青海省 8 2 43 5 3 28 7 宁夏回族自治区 5 5 22 9 2 11 0 新疆维吾尔自治区 14 2 103 11 24 62 6