标题中的"python爬取全国行政区.zip"表明这是一个使用Python编程语言编写的程序，其目标是爬取并收集关于中国全国各个行政区域的数据。这通常涉及到网络爬虫技术，即通过编写脚本自动从互联网上抓取信息。在Python中，常用的网络爬虫库包括BeautifulSoup、Scrapy和requests。
描述中的"python 爬取全国行政区"进一步确认了这个项目的核心内容。爬取全国行政区数据可能包括省份、城市、区县等不同级别的行政单位，这些数据通常可以从政府公开网站或者地图服务提供商的API获取。获取这样的数据可以用于各种目的，如地理数据分析、人口统计研究、市场分析等。
标签"数据"意味着这个压缩包可能包含爬取后的结果数据，这些数据可能是结构化的CSV、JSON格式，也可能是非结构化的HTML文本。处理这些数据时，可能会用到pandas库进行数据清洗、分析和存储，或者使用geopandas处理地理空间数据。
压缩包子文件的文件名称列表中提到的是"2011"，这可能表示包含的是2011年的行政区划数据。如果文件以年份命名，我们可以推测这个项目不仅爬取了当前的行政区划信息，还可能包含了历史数据，对于研究行政区划变迁或者历史事件的影响非常有价值。
在实际操作中，Python爬虫程序会首先定位到包含行政区划信息的网页，然后解析HTML或XML文档结构，提取出需要的数据。解析过程中，可能需要处理JavaScript动态加载的内容，这时可能需要用到Selenium等工具。爬虫还需要考虑反爬虫策略，比如设置延时、随机User-Agent、处理验证码等，以避免被目标网站封禁。
爬取到的数据可能包括但不限于以下字段：行政区ID、行政区名、父级行政区ID、经纬度坐标、人口数量、面积等。处理这些数据时，我们可能需要进行数据清洗，去除异常值，填充缺失值，以及将数据整理成便于分析的格式。
在数据分析阶段，我们可以使用pandas进行数据过滤、聚合、排序等操作，同时结合matplotlib或seaborn库进行可视化，展示全国行政区的分布、人口密度等信息。如果数据包含地理位置信息，还可以使用geopandas绘制地图，直观展示各个行政区的位置关系。
这个Python项目涵盖了网络爬虫技术、数据处理、数据分析等多个环节，是学习和实践Python在数据获取与分析方面应用的好案例。通过这样的项目，可以提升对Python编程、网络请求、数据清洗和分析等多方面的能力。
