汕尾边界数据 shape

汕尾市位于中国广东省的东南部，是一个以海洋渔业为主要经济支柱的沿海城市。汕尾的边界数据 shape 是指该地区的地理边界、行政边界、土地利用边界等信息所形成的空间数据集。

首先，汕尾的地理边界可以通过坐标数据来描述，它的北部与江门市相邻，东北部与揭阳市接壤，南部海岸线则是汕尾的天然边界。这些坐标数据可以用来构建一条完整的边界线，表示出汕尾市在地理上的范围和位置。

其次，汕尾的行政边界可以通过行政区划数据来描述。汕尾市下辖5个县级行政区，包括城区、海丰县、陆河县、陆丰市和阳西县。每个行政区都有相应的行政边界，可以用来界定各个行政区的范围，并且可以根据不同行政区划级别的要求进行划分。

此外，汕尾的土地利用边界数据可以描述该地区土地的不同利用类型和分布情况。例如，农田、居民区、工业区、商业区、森林等，都可以通过土地利用边界数据来划分和标识。这些数据对于城市规划、土地利用管理以及相关经济和环境分析都具有重要的参考价值。

总之，汕尾的边界数据 shape 可以展示该地区在地理、行政和土地利用等方面的各种边界信息。这些数据对于了解汕尾的区域特征、行政管理和土地利用情况都有重要意义，同时也为城市规划和精细化管理提供了基础数据支持。

相关问题

pyhton 爬取广东省统计年鉴2014年到2015年各市外商直接投资数据

要爬取广东省统计年鉴2014年到2015年各市外商直接投资数据，可以按照以下步骤进行：

1. 打开广东省统计局官网（http://www.gdstats.gov.cn/），找到统计年鉴栏目，并进入2014年和2015年的统计年鉴页面。

2. 在页面上找到相关的外商直接投资数据，观察其URL链接和HTML结构，以确定需要爬取的数据位置和方法。

3. 使用Python中的requests库向对应的URL链接发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库对返回的HTML文本进行解析和提取目标数据。

4. 将提取的数据保存到本地文件或数据库中，以备后续分析和使用。

下面是一个简单的Python代码示例，供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头部信息
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}

# 待爬取的年份列表
years = ['2014', '2015']

# 待爬取的城市列表
cities = ['广州市', '深圳市', '珠海市', '汕头市', '韶关市', '佛山市', '江门市', '湛江市',
          '茂名市', '肇庆市', '惠州市', '梅州市', '汕尾市', '河源市', '阳江市', '清远市', '东莞市', '中山市', '潮州市', '揭阳市', '云浮市']

# 遍历年份和城市，爬取数据
for year in years:
    for city in cities:
        # 构造请求URL
        url = 'http://data.gdstat.gov.cn/tjnj/2014/html/TJNJ51/{}.htm#{}'.format(year, city)

        # 发送HTTP请求
        response = requests.get(url, headers=headers)

        # 解析HTML文本
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 查找目标数据
        data = soup.select('table tr:nth-of-type(3) td:nth-of-type(2)')[0].text

        # 输出数据
        print('{}年{}外商直接投资数据为：{}'.format(year, city, data))

需要注意的是，该示例只是一个简单的爬虫代码，实际应用中还需要考虑数据格式化、异常处理、反爬虫机制等问题。建议在使用时结合具体情况进行修改和完善。

3. 某班级要统计学生的基本信息，将两次收集的所有学生信息保存在‘班级信息统计\t1,t2’两个工作簿。这两张表的信息不完整。现在要求合并补全信息，获得信息完整的数据表。学号 年龄 性别 籍贯 2001 19 男 江门 2002 19 男 佛山 2003 18 男 茂名 2004 男 汕尾 2005 20 男 揭阳 2006 男 惠州 2007 19 男 潮州 2008 19 女 揭阳 2009 18 男 茂名 2010 19 男 东莞 2011 19 男 汕头 2012 20 揭阳学号 年龄 性别 籍贯 2001 19 男 江门 2002 19 2003 18 男 茂名 2004 19 男 汕尾 2005 20 男 揭阳 2006 男 惠州 2007 19 男 潮州 2008 19 女 揭阳 2009 18 男 茂名 2010 19 男 东莞 2011 19 男 汕头 2012 20 男 揭阳写出python代码

可以使用pandas库进行合并补全信息，代码如下：

import pandas as pd

# 读取t1和t2两个工作簿的数据
df1 = pd.read_excel('班级信息统计/t1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('班级信息统计/t2.xlsx')

# 将两个表合并，以学号为主键，使用outer合并方式
df = pd.merge(df1, df2, on='学号', how='outer')

# 填充缺失值
df['年龄'] = df['年龄_x'].fillna(df['年龄_y'])
df['性别'] = df['性别_x'].fillna(df['性别_y'])
df['籍贯'] = df['籍贯_x'].fillna(df['籍贯_y'])

# 删除多余的列
df.drop(['年龄_x', '年龄_y', '性别_x', '性别_y', '籍贯_x', '籍贯_y'], axis=1, inplace=True)

# 保存结果到新的工作簿
df.to_excel('班级信息统计/完整信息.xlsx', index=False)