本文主要是介绍【数据分享】2019-2023年我国区县逐年二手房房价数据（Excel/Shp格式），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
房价是一个区域发展程度的重要体现，一个区域的房价越高通常代表这个区域越发达，对于人口的吸引力越大！因此，房价数据是我们在各项城市研究中都非常常用的数据！之前我们分享了2019—2023年我国区县逐月的二手房房价数据（可查看之前的文章获悉详情）。
本次我们为大家带来的是2019-2023年我国区县逐年的二手房房价数据！包括我国2000多个区县的逐年的二手房房价，数据格式处理为了Excel和Shp两种，单位为元/㎡。该数据是基于上面提到的我国区县逐月的二手房房价数据，通过求年平均房价的方式得到的！
以下为数据的详细介绍：
01 数据预览
我们先来看一下Shp格式的数据，2019年—2023年的区县二手房房价数据汇总在一个Shp文件中，数据字段主要包括省份名称、省代码、省份类型、城市名称、城市代码、城市类型、区县名称、区县代码、区县类型、年度二手房房价、数据说明。
我们再来看一下Excel格式的数据，数据字段的具体属性与Shp格式相同，各区县2019-2023年逐年二手房房价同样汇总为一个Excel文件。
02 数据详情
时间范围：
2019—2023年
统计口径：
区县层级
数据单位：
元/㎡
数据格式：
Excel和Shp
空间坐标：
GCS_WGS_1984
行政区划数据来源：
县级行政边界数据来源于“数读城事”公众号，欢迎大家关注该公众号！
数据说明：
该数据是基于我国区县逐月的二手房房价数据，通过求年平均房价的方式得到的！关于我国区县逐月的二手房房价数据的介绍可查看之前推送的文章获悉详情！
文末下方是我们的公众号名片，我们将定期介绍各类城市数据以及数据的可视化和分析技术，有关2019-2023年我国区县逐年二手房房价数据，欢迎大家多多关注我们进行了解！
这篇关于【数据分享】2019-2023年我国区县逐年二手房房价数据（Excel/Shp格式）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
