带时间维度的全球行政区划边界

“我想做 2000 → 2020 的中国县级人口对比，但不同年份的县级单元数量不一样， 直接按今天的县界统计会错位。”

1. 下载 中国包 （data/countries/CHN.zip，约 1.9 GB），解压后得到 CHN_adm3_timeseries.parquet 等文件—— 包内 README.txt 写明每个文件的行数与字段。
2. 按 snapshot_year 取你要的那一年，再把统计表按 unit_id 并进来。
3. 导出 GPKG（QGIS/ArcGIS 可直接打开）或继续在 Python 里算。

import geopandas as gpd, pandas as pd

chn = gpd.read_parquet("CHN_adm3_timeseries.parquet")
b_2020 = chn[chn.snapshot_year == 2020][["unit_id", "name", "geometry"]]

pop = pd.read_csv("my_pop_2020.csv")
gdf = b_2020.merge(pop, on="unit_id", how="left")
gdf.to_file("chn_2020_with_pop.gpkg", driver="GPKG")

“我想知道某个省/市这些年有没有被合并或更名，依据是哪份文件。”

1. 下载 全量事件库 （data/all_events.csv，约 5.7 MB，一个文件装下全部 20,006 条事件）。
2. 按 dataset 列过滤到国家（如 CHN_timeline），按生效日期排序。
3. 读 detail 看变更内容，legal_reference 看依据文号。

import pandas as pd

ev = pd.read_csv("data/all_events.csv", encoding="utf-8-sig")
chn = ev[ev["dataset"].str.startswith("CHN")]
recent = chn.sort_values("effective_date", ascending=False).head(10)
print(recent[["effective_date", "event_type", "detail", "legal_reference"]])

“我想做一张 2000 → 2026 中国地级边界变化的四联图，看看哪里变过。”

1. 同样下载 中国包，这次用 CHN_adm2_timeseries.parquet（地级）。
2. 按年份循环出图；每张图标题里写上该年的单元数，一眼就能看出哪年发生了调整。
3. 想先预览效果，不用下载：直接去地图浏览页按年切换。

import geopandas as gpd, matplotlib.pyplot as plt

chn = gpd.read_parquet("CHN_adm2_timeseries.parquet")
years = [2000, 2010, 2020, 2026]
fig, axes = plt.subplots(1, len(years), figsize=(20, 5))
for ax, y in zip(axes, years):
    g = chn[chn.snapshot_year == y]
    if len(g): g.plot(ax=ax, edgecolor="white", linewidth=0.3)
    ax.set_title(f"{y} (n={len(g)})"); ax.set_axis_off()
plt.tight_layout(); plt.savefig("chn_adm2_4panel.png", dpi=150)