five

country-codes|国家代码数据集|国际标准数据集

收藏
github2024-05-21 更新2024-05-31 收录
国家代码
国际标准
下载链接:
https://github.com/datasets/country-codes
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
包含全面的国家代码信息,包括ISO 3166代码、ITU拨号代码、ISO 4217货币代码等,以及其他多种国家代码。数据来源于联合国和其他官方机构,提供了一个表格数据包。

This dataset encompasses comprehensive national code information, including ISO 3166 codes, ITU dialing codes, ISO 4217 currency codes, among various other national codes. Sourced from the United Nations and other official institutions, it provides a tabular data package.
创建时间:
2011-08-17
原始信息汇总

数据集概述

数据内容

  • 包含全面的国别代码信息,包括ISO 3166代码、ITU拨号代码、ISO 4217货币代码等。
  • 数据来源多样,包括:
    • 官方正式和简称(英语、法语、西班牙语、阿拉伯语、中文、俄语)来自联合国礼宾和联络服务。
    • 习惯性英语简称来自Unicode CLDR项目。
    • ISO 3166官方简称(多种语言)来自联合国经济社会事务统计部。
    • ISO 4217货币代码来自currency-iso.org。
    • 其他多种国别代码来自statoids.com。
    • 首都、语言、大洲、顶级域名和geonameid来自geonames.org。
    • EDGAR代码来自sec.gov。

数据格式

  • 提供为Tabular Data Package,可通过链接查看数据包详情。

数据准备

  • 包含Python脚本用于从多个数据源获取当前国家信息,并输出合并的国别代码信息CSV文件。
  • 使用csvkit工具的in2csvcsvcut进行CSV输出。

许可证

  • 数据集维护者授权为公共领域许可。
  • 需注意,数据最终来源于ISO及其他标准机构,其权利和许可政策可能不明确。ISO声明其国别代码列表可免费用于内部使用和非商业目的。
  • 如用于公共或商业产品,请检查原始来源的具体限制。
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
该数据集的构建基于多源数据的整合,涵盖了来自联合国、Unicode CLDR项目、ISO组织、statoids.com、geonames.org以及sec.gov等多个权威机构的官方信息。具体而言,数据集包括了国家的正式和简称(支持多语言)、ISO 3166代码、ISO 4217货币代码、以及其他多种国家代码。通过Python脚本自动化获取和处理这些数据源,最终生成一个综合的CSV文件,确保了数据的一致性和时效性。
特点
此数据集的显著特点在于其全面性和多语言支持,不仅包含了常见的ISO 3166和ISO 4217代码,还纳入了联合国官方的多语言国家名称、货币信息、以及来自statoids.com的多种国家代码。此外,数据集还提供了国家的首都、主要语言、所属洲别、顶级域名(TLD)以及geonameid等详细信息,使其在地理信息系统、国际贸易分析、以及多语言应用开发等领域具有广泛的应用价值。
使用方法
使用该数据集时,用户需先安装必要的Python依赖包,并通过运行GNU Make命令来生成最新的数据文件。数据集以CSV格式提供,便于导入各种数据分析工具和数据库系统。对于需要多语言支持的应用场景,数据集中的多语言国家名称和简称将极大简化本地化工作。此外,数据集的结构化设计使得其易于与其他地理信息数据集进行整合,从而支持更复杂的数据分析和可视化任务。
背景与挑战
背景概述
在全球化与信息化的背景下,国家代码的标准化与统一化显得尤为重要。'country-codes'数据集应运而生,旨在提供一个全面的国家代码信息库,涵盖ISO 3166、ITU拨号代码、ISO 4217货币代码等多种标准。该数据集由多个权威机构如联合国、Unicode CLDR项目等提供数据支持,确保信息的准确性与权威性。其创建不仅简化了国际数据交换的复杂性,还为全球范围内的信息系统提供了统一的国家代码参考,极大地促进了国际交流与合作。
当前挑战
尽管'country-codes'数据集在提供全面的国家代码信息方面表现出色,但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先,数据来源的多样性要求对不同标准和格式的数据进行整合与标准化,这增加了数据处理的复杂性。其次,由于部分数据源的更新频率和准确性不一,确保数据集的实时性和准确性成为一大难题。此外,数据集的版权和使用限制问题也需谨慎处理,以避免潜在的法律风险。这些挑战不仅影响了数据集的构建效率,也对其长期维护和更新提出了更高的要求。
常用场景
经典使用场景
在全球化背景下,国家代码数据集(country-codes)被广泛应用于国际贸易、金融交易和跨境通信等领域。该数据集整合了ISO 3166、ITU拨号代码、ISO 4217货币代码等多种国家代码信息,为跨国业务提供了标准化和一致性的参考。例如,在金融系统中,通过使用ISO 4217货币代码,可以确保不同国家间的货币交易得以准确无误地进行,从而提高交易效率和安全性。
衍生相关工作
国家代码数据集(country-codes)的广泛应用催生了多个相关领域的经典工作。例如,基于该数据集,研究者开发了多种国际标准化工具和API,用于自动化处理跨国数据。此外,该数据集还促进了全球数据集成和互操作性研究,推动了数据科学和信息技术的进步。在学术界,基于该数据集的研究论文和报告层出不穷,为全球化和信息化研究提供了丰富的数据支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在地理信息系统和国际贸易分析领域,country-codes数据集的最新研究方向主要集中在多语言标准化和数据整合。随着全球化进程的加速,跨语言和跨文化交流的需求日益增长,研究人员致力于通过整合来自联合国、ISO和其他国际标准组织的多语言数据,提升数据集的全面性和准确性。此外,数据集在金融科技和跨境支付系统中的应用也备受关注,特别是在确保货币代码和国际拨号代码的一致性和实时更新方面。这些研究不仅有助于提升全球数据交换的效率,还为国际合作和政策制定提供了坚实的数据基础。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

ChemBL

ChemBL是一个化学信息学数据库,包含大量生物活性数据,涵盖了药物发现和开发过程中的各种化学实体。数据集包括化合物的结构信息、生物活性数据、靶点信息等。

www.ebi.ac.uk 收录

TM-Senti

TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集,包含超过1.84亿条推文,覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档,可以完全重新构建,包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富,涵盖多种语言,主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中,研究团队精心筛选了表情符号和表情,确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛,旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题,特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。

arXiv 收录

LIDC-IDRI

LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。

OpenDataLab 收录

World Flights

该数据集包含使用OpenSky Network实时API收集的两小时飞行数据。飞行颜色基于出发国家,记录了18000次飞行,由于缺乏卫星覆盖,海洋上的航线不完整。每条航线还加入了来自airlinecodes.co.uk的航空公司信息。

github 收录

中亚主要国家的原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重(1985-2016)

中亚五国中,石油资源主要分布在哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦三个国家。根据BP世界能源统计年鉴,经整理、抽取、计算和汇总后,形成中亚主要国家(哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦)原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重的统计表。 主要指标包括: (1)储量,1991-2016年,单位:百万吨 (2)产量,1985-2016年,单位:百万吨 (3)储产比,1991-2016年,单位:百万吨 (4)消费量,1985-2016年,单位:百万吨 (5)产消差额,1985-2016年,单位:百万吨 此外,以上数据均包括中亚地区的哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、三国汇总以及世界总量的情况。

地球大数据科学工程 收录