一、邮政编码规则
中国的邮政编码实行“四级六码”制，即邮政编码由6位数字组成。具体来说，这6位数字分别代表以下四个层级：
- 前两位数字代表省（自治区、直辖市）；
- 第三位数字代表邮区，即邮政内部的网络组织单位，近似于行政上的“地级市”；
- 第四位数字代表县（市）邮政局；
- 最后两位数字代表投递局（乡镇支局所或城区的分支机构）。
二，代码
首先我们得有个数据，这个数据长这样：
客户是有一串邮政编码，但是，一方面邮政编码都是具体到乡镇的，例如013255什么的，那么就没办法跟县级的邮政编码直接匹配。另一方面我们的邮政编码数据具体到县级，但是我们只想要市级的数据，因此得写个代码解决这个问题，解决方法如下：
还可以的，解读一下：
下面是对代码的逐行解读：
def get_quxian(ca):定义了一个名为get_quxian的函数，它接受一个参数ca，这个参数预期是一个邮政编码。
try:开始一个try代码块，用于捕获执行过程中可能出现的异常。
for k,v in dict1:遍历dict1字典中的所有键值对。这里的k是键（城市名），v是值（邮政编码）。
if v >= int(ca):检查当前邮政编码v是否大于等于传入的参数ca（将ca转换为整数）。
return k如果条件满足，返回对应的城市名k。
except:如果在try代码块中发生异常，执行这里的代码。
return '无邮政编码'返回一个字符串'无邮政编码'，表示没有找到匹配的邮政编码。
def get_city(ca):定义了一个名为get_city的函数，它接受一个参数ca，这个参数预期是一个邮政编码。
return get_quxian(str(ca)[0:3]+'000')调用get_quxian函数，并传入一个新构造的邮政编码字符串。这个字符串由ca的前三位加上三个 '0' 组成，这样做可能是为了匹配一个特定的邮政编码格式。
import pandas as pd导入pandas库，并给它起了一个别名pd。
df = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\赚钱\程序员\专利数据处理\各地区邮政编码.xlsx")使用pandas读取一个 Excel 文件，并将数据存储在变量df中。
dict1 = list(zip(df['城市'],df['邮政编码']))将df数据框中的 '城市' 列和 '邮政编码' 列组合成一个列表的元组，然后转换为一个列表。
dict1最后，打印出dict1的值，这个值是一个包含元组的列表，每个元组包含一个城市名和对应的邮政编码。