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Python-Modul zum Einlesen von Gemeindeverzeichnisdaten des Statistischen Bundesamts als pandas DataFrame

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WZBSocialScienceCenter/gemeindeverzeichnis

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Gemeindeverzeichnis

Juli 2018, Markus Konrad markus.konrad@wzb.eu / Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung

Python-Modul zum Einlesen von Gemeindeverzeichnisdaten des Statistischen Bundesamts

Die Gemeindeverzeichnisdaten werden als pandas DataFrame zur weiteren Verarbeitung in Python eingelesen.

Die Daten müssen als GV100 im ASCII-Format vorliegen. Download der Daten unter: https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/LaenderRegionen/Regionales/Gemeindeverzeichnis/Gemeindeverzeichnis.html

Standardmäßig wird automatisch der bis zu zwölfstellige Amtl. Regionalschlüssel (ARS) (Spalte ars) aus dem bis zu achtstelligem Amtl. Gemeindeschlüssel (AGS) erzeugt (Spalte ags).

Für den Unterschied zw. Amtl. Gemeindeschlüssel (AGS) und Amtl. Regionalschlüssel (ARS) siehe https://de.wikipedia.org/wiki/Amtlicher_Gemeindeschl%C3%BCssel.

Einlesen der Gemeindeverzeichnisdaten

import gemeindeverz

gemvz = gemeindeverz.einlesen('GV100AD_311216.ASC')

gemvz.sample(5)

Beispielausgabe:

       satzart                          stand       ags gemeinde_verb  \
4469        40  2016-12-31T00:00:00.000000000     06636           NaN   
594         60  2016-12-31T00:00:00.000000000  01057022          5739   
9777        60  2016-12-31T00:00:00.000000000  09274145          5223   
2679        60  2016-12-31T00:00:00.000000000  03459024          0024   
14353       60  2016-12-31T00:00:00.000000000  14625470          5501   
              gemeinde_bez  schluesselfelder  flaeche_ha  bevoelkerung_ges  \
4469   Werra-Meißner-Kreis              44.0         NaN               NaN   
594                 Grebin              64.0      2414.0             929.0   
9777               Kröning              64.0      3960.0            2028.0   
2679          Melle, Stadt              63.0     25395.0           46228.0   
14353           Räckelwitz              64.0      1151.0            1088.0   
       bevoelkerung_maennl    plz  plz_eindeutig finanzamts_bezirk  \
4469                   NaN    NaN           True               NaN   
594                  462.0  24329           True              2126   
9777                1017.0  84178          False              9132   
2679               22900.0  49324          False              2365   
14353                544.0  01920           True              3213   
      gerichtsbarkeit arbeitsagentur_bezirk bundestagswahlkreise_von  \
4469              NaN                   NaN                      NaN   
594              1522                 13113                        6   
9777             2404                 83501                      230   
2679             3313                 26413                       38   
14353            1425                 07217                      156   
      bundestagswahlkreise_bis bemerkungen           ars  
4469                       NaN         NaN         06636  
594                        NaN         NaN  010575739022  
9777                       NaN         NaN  092745223145  
2679                       NaN         NaN  034590024024  
14353                      NaN         NaN  146255501470 

Ermitteln von Regionalschlüsseln

orte = pd.DataFrame({'ort': ['Raguhn-Jeßnitz', 'Brügge'], 'plz': ['06779', '24582']})
orte
              ort    plz
0  Raguhn-Jeßnitz  06779
1          Brügge  24582
gemeindeverz.reg_schluessel_ermitteln(gemvz, orte, 'plz', 'ort')
              ort    plz       ags
0  Raguhn-Jeßnitz  06779  15082301
1          Brügge  24582  01058033

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