旧版本|上市公司基本资料与经纬度数据

今天给大家分享一份上市公司基本资料与经纬度数据。

上市公司基本资料爬取自和讯网,然后又从国泰安数据库中补充了一些上市公司的信息。最终得到了 5415 家上市公司的信息。另外我还对其中的注册地址和办公地址进行了经纬度解析。

和讯网上的上市公司资料包含这些信息:

加上从国泰安补充的,这份数据一共是包含例如如下变量:

变量1 变量2 变量3
股票代码 独立董事 主承销商
股票名称 发行价 主要产品(业务)
股票类型 发行日期 注册资本
ABH股交叉码 发行市盈率 咨询服务机构
统计截止日期 法定代表人 总股本
公司中文简称 公司传真 最新市盈率
行业名称C 公司简称 公司名称
行业代码C 公司简介 办公地址
行业名称B 公司全称 注册地址
行业代码B 公司网址 注册地址经度
行业名称A 公司英文名称 注册地址纬度
行业代码A 会计师事务所 办公地址经度
经营范围 联系电话(董秘) 办公地址纬度
公司沿革 联系人 注册地址所在区县代码
总股本_亿股 流通股本 注册地址所在区县
流通股本_亿股 上市交易所 注册地址所在省份代码
流通市值_亿元 上市日期 注册地址所在省份
注册资本_万元 上市首日换手率 注册地址所在城市代码
市盈率_倍 上市首日开盘价 注册地址所在城市
所属行业 上市首日涨跌幅 办公地址所在区县代码
所属概念 所得税率 办公地址所在区县
收盘价_元 特别处理和退市 办公地址所在省份代码
曾用名 邮政编码 办公地址所在省份
成立日期 证券类型 办公地址所在城市代码
电子邮箱 证券事务代表 办公地址所在城市

数据概览如下:

readxl::read_xlsx("上市公司基本资料及办公地址与注册地址经纬度信息.xlsx")
#> # A tibble: 5,415 × 75
#> 股票代码 股票名称 股票类型 ABH股交叉码 统计截止日期 公司中文简称 行业名称C 行业代码C 行业名称B 行业代码B
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <dttm> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 000001 平安银行 A NA 2021-12-31 00:00:00 平安银行 货币金融服务 J66 银行业 I01
#> 2 000002 万科A A 200002,02202 2021-12-31 00:00:00 万科 房地产业 K70 房地产开… J01
#> 3 000003 PT 金田A A 200003 2002-06-14 00:00:00 深金田 综合 S90 综合类 M
#> 4 000004 ST 国华 A NA 2022-12-31 00:00:00 国华网安 软件和信息技… I65 化学药品… C8105
#> 5 000005 ST 星源 A NA 2021-12-31 00:00:00 世纪星源 生态保护和环… N77 综合类 M
#> 6 000006 深振业A A NA 2021-12-31 00:00:00 深振业 房地产业 K70 房地产开… J01
#> 7 000007 全新好 A NA 2021-12-31 00:00:00 全新好 房地产业 K70 旅馆业 K32
#> 8 000008 神州高铁 A NA 2021-12-31 00:00:00 神州高铁 铁路、船舶、… C37 旅馆业 K32
#> 9 000009 中国宝安 A NA 2021-12-31 00:00:00 中国宝安 综合 S90 综合类 M
#> 10 000010 美丽生态 A NA 2021-12-31 00:00:00 美丽生态 土木工程建筑… E48 石化及其… C7310
#> # ℹ 5,405 more rows
#> # ℹ 65 more variables: 行业名称A <chr>, 行业代码A <chr>, 经营范围 <chr>, 公司沿革 <chr>, 总股本_亿股 <dbl>,
#> # 流通股本_亿股 <dbl>, 流通市值_亿元 <dbl>, 注册资本_万元 <dbl>, 市盈率_倍 <dbl>, 所属行业 <chr>, 所属概念 <chr>,
#> # 收盘价_元 <dbl>, 曾用名 <chr>, 成立日期 <chr>, 电子邮箱 <chr>, 独立董事 <chr>, 发行价 <chr>, 发行日期 <chr>,
#> # 发行市盈率 <chr>, 法定代表人 <chr>, 公司传真 <chr>, 公司简称 <chr>, 公司简介 <chr>, 公司全称 <chr>,
#> # 公司网址 <chr>, 公司英文名称 <chr>, 会计师事务所 <chr>, `联系电话(董秘)` <chr>, 联系人 <chr>, 流通股本 <chr>,
#> # 上市交易所 <chr>, 上市日期 <chr>, 上市首日换手率 <chr>, 上市首日开盘价 <chr>, 上市首日涨跌幅 <chr>, …
#> # ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

其中注册地址经纬度和办公地址经纬度是我根据地址和企业名称使用高德地图地理编码接口解析得到,所在的省市区县信息是根据经纬度和 2019 年的行政区划数据判断得到。

高德地图地理编码接口直接返回的是 GCJ-02 坐标系的,我已经转换成了 WGS84 坐标系的,可放心使用。在解析经纬度之后我人工检查了一遍解析结果,纠正了一些错误的,不过由于地址很多(超过 1000 个),所以其中可能还是有解析错误的,大家发现之后可以及时跟我反馈。由此给大家带来的困扰敬请理解。

下面两幅图展示了各个上市公司的注册地址分布和办公地址分布:

为了方便大家使用,我在附件中给大家准备了两种格式的:

  1. 供 Stata 读取的 dta 数据;
  2. 供 Excel 读取的 xlsx 数据。

关于如何根据地址解析经纬度信息以及如何把 GCJ02 坐标系的坐标转换成 WGS84 的,感兴趣的小伙伴可以学习如下课程:

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