东昌府

Multi tool use東昌府,明代及清代的府。
元朝时,为东昌路,明朝洪武初年,改为东昌府。治所在聊城县,下领三州、十五县:聊城县、堂邑县、博平县、茌平县、莘县、清平县、冠县、临清州(丘县、馆陶县)、高唐州(恩县、夏津县、武城县)、濮州(范县、观城县、朝城县)[1]。
清朝考评:衝,繁。隸濟東泰武臨道。初沿明制,領州三,縣五。雍、乾間,濮州、臨清州直隸,割范、觀城、朝城、夏津、丘。領州一,縣九:聊城縣、堂邑縣、博平縣、茌平縣、清平縣、莘縣、冠縣、館陶縣、高唐州、恩縣[2]。辛亥革命后,全国废府州厅改县,府废。
註釋
^ 《明史·卷四十一·志第十七》东昌府,元东昌路,直隶中书省。洪武初为府。领州三,县十五。东距布政司二百九十里。聊城,倚......青州府......
^ 《清史稿》卷六十一 志三十六/地理八/山東/東昌府
明朝行政区划
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| 都城:南京应天府⇌北京順天府
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民政区划
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中央直隶地区 | 朝廷(北京六部、南京六部等机构)直辖府、州
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| 直隶→南直隶
| 应天府 | 苏州府 | 松江府 | 常州府 | 镇江府 | 淮安府 | 揚州府 | 凤阳府 | 庐州府 | 安庆府 | 徽州府 | 太平府 | 池州府 | 宁国府 | 徐州 | 滁州 | 和州 | 广德州
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| 北平等处布政 使司→北直隶 | 北平府→順天府 | 保定府* | 河间府* | 真定府* | 顺德府* | 广平府* | 大名府* | 平滦府→永平府 | 延庆州 | 保安州 (靖难时期平燕承宣布政使司辖府标“*”)
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| 布政使司辖区 | 府、直隸州;羁縻性军政机构
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| 陝西等处 | 西安府 | 延安府 | 汉中府 | 平涼府 | 鳳翔府 | 臨洮府 | 河州 | 興安州 | 秦州 | 邠州 | 灵州
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| 山西等处 | 太原府 | 大同府 | 汾州府 | 平阳府 | 潞安府 | 澤州直隸州 | 沁州 | 遼州
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| 山東等处 | 济南府 | 兖州府 | 青州府 | 登州府 | 东昌府 | 莱州府
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| 河南等处 | 開封府 | 河南府 | 衛輝府 | 懷慶府 | 归德府 | 彰德府 | 汝宁府 | 南陽府 | 汝州
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| 浙江等处 | 杭州府 | 温州府 | 嘉兴府 | 金華府 | 衢州府 | 严州府 | 湖州府 | 紹興府 | 处州府 | 台州府 | 宁波府
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| 江西等处 | 南昌府 | 袁州府 | 赣州府 | 吉安府 | 九江府 | 建昌府 | 广信府 | 饶州府 | 瑞州府 | 南安府 | 南康府 | 撫州府 | 臨江府
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| 湖广等处 | 武昌府 | 鄖陽府 | 永州府 | 岳州府 | 汉阳府 | 荆州府 | 衡州府 | 黄州府 | 承天府 | 常德府 | 襄陽府 | 辰州府 | 長沙府 | 德安府 | 寶慶府 | 黎平府
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| 四川等处 | 成都府 | 嘉定府 | 夔州府 | 重庆府 | 顺庆府 | 叙州府 | 镇雄府 | 保宁府 | 馬湖府 | 龙安府 | 潼川州 | 眉州 | 邛州 | 嘉定州 | 泸州 | 雅州
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| 广東等处 | 广州府 | 韶州府 | 惠州府 | 琼州府 | 肇庆府 | 高州府 | 潮州府 | 南雄府 | 雷州府 | 廉州府 | 羅定州
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| 广西等处 | 桂林府 | 平樂府 | 梧州府 | 浔州府 | 柳州府 | 庆远府 | 南寧府 | 思恩军民府 | 太平府 | 思明府 | 镇安府 | 田州 | 归顺州 | 泗城州 | 向武州 | 都康州 | 龙州 | 江州 | 思陵州 | 凭祥州
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| 福建等处 | 福州府 | 延平府 | 建寧府 | 兴化府 | 漳州府 | 邵武府 | 泉州府 | 汀州府 | 福宁州
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| 雲南等处 | 雲南府 | 永昌軍民府 | 永宁府 | 鶴慶軍民府 | 曲靖軍民府 | 景东府 | 元江軍民府 | 广西府 | 廣南府 | 順寧府 | 尋甸府 | 楚雄府 | 澂江府 | 镇沅府 | 大理府 | 武定府 | 蒙化府 | 孟艮御夷府 | 孟定御夷府 | 姚安府 | 麗江軍民府 | 臨安府 | 平緬府 | 孟愛府 | 孟隆府 | 木朵府 | 木来府 | 通西府 | 新化州 | 灣甸州 | 鎮康州 | 北胜州 | 里麻長官司 | 南甸司 | 芒市司 | 车里司
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| 貴州等处 | 程番府→貴陽府 | 安順軍民府 | 思南府 | 思州府 | 石阡府 | 镇远府 | 铜仁府 | 都匀府 | 普安安民府 | 普定軍民府 | 平越軍民府 | 黎平府
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| 交趾等处 | 交州府 | 北江府 | 谅江府 | 三江府 | 建平府 | 新安府 | 建昌府 | 奉化府 | 清化府 | 镇蛮府 | 谅山府 | 新平府 | 演州府→演州直隸州 | 乂安府 | 順化府 | 太原直隸州→太原府 | 宣化直隸州→宣化府 | 嘉興直隸州 | 歸化直隸州 | 廣威直隸州 | 寧化直隸州 | 升華府
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军政区划
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五軍都督府 | 都指挥使司、行都指挥使司、留守司;五軍都督府直属卫所
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| 中军都督府 | 直属在京卫所 | 直属南直隶在外卫所 | 中都留守司 | 河南都指挥使司
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| 左军都督府 | 直属在京卫所 | 浙江都指挥使司 | 辽东都指挥使司 | 山东都指挥使司
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| 右军都督府 | 直属在京卫所 | 南直隶宣州卫 | 陕西都指挥使司 | 陕西行都指挥使司 | 四川都指挥使司 | 四川行都指挥使司 | 广西都指挥使司 | 云南都指挥使司 | 贵州都指挥使司
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| 前军都督府 | 直属在京卫所 | 湖广都指挥使司 | 湖广行都指挥使司 | 兴都留守司 | 福建都指挥使司 | 福建行都指挥使司 | 江西都指挥使司 | 广东都指挥使司
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| 后军都督府 | 直属在京卫所 | 直属北直隶在外卫所 | 北平行都指挥使司→大宁都指挥使司 | 万全都指挥使司 | 山西都指挥使司 | 山西行都指挥使司
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| 兵部所属羁縻性都司卫所
| | 关西八卫 | 哈密卫 | 安定卫 | 阿端卫 | 曲先卫 | 赤斤蒙古卫 | 沙州卫 | 罕东卫 | 罕东左卫
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| 奴儿干 都指挥使司 |
建州三衛 | 建州衛 | 建州左卫 | 建州右衛
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| 朵颜三卫 | 朵颜卫 | 泰宁卫 | 福余卫
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| 斡难河卫 | 古里河卫 | 坚河卫 | 哈剌孩卫 | 海剌千户所 | ...
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| 西番 各都司府所 | 乌思藏行都指挥使司→烏思藏都指揮使司 · 朵甘行都指挥使司→朵甘衛都指揮使司 · 隴答衛指揮使司 · 朵甘宣慰使司 · 董卜韓胡宣慰使司 · 長河西魚通甯遠宣慰使司 · 朵甘思招討司 · 朵甘隴答招討司 · 朵甘丹招討司 · 朵甘倉溏招討司 · 朵甘川招討司 · 磨兒勘招討司 · 沙兒可萬戶府 · 乃竹萬戶府 · 羅思端萬戶府 · 答思麻万户府 · 朵甘思千戶所 · 剌宗千戶所 · 孛里加千戶所 · 長河西千戶所 · 多八三孫千戶所 · 加八千戶所 · 兆日千戶所 · 納竹千戶所 · 倫答千戶所 · 果由千戶所 · 沙裏可哈忽的千戶所 · 孛里加思千戶所 · 撒裏土兒千戶所 · 參卜郎千戶所 · 剌錯牙千戶所 · 泄裏壩千戶所 · 潤則魯孫千戶所
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| 西南川、滇等地另有隶属于都司、行都司的土司系统羁縻军政机构 |
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清朝山東省行政區劃
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| 济东泰武临道 | |
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| 登莱青胶道 | |
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| 兖沂曹济道 | |
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山东省历史二级政区
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1800年
| 1800年,山东省有10府、2直隶州
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府
| 济南府、东昌府、泰安府、武定府、兖州府、沂州府、曹州府、登州府、莱州府、青州府
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直隶州
| 临清直隶州、济宁直隶州、胶州直隶州(1905年置)
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1920年
| 1920年,山东省有4道
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道
| 濟南道、濟寧道、東臨道、膠東道
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1950年
| 1950年,山东省有4省辖市、15专区
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省辖市
| 济南市、徐州市、青岛市、德州市
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专区
| 惠民专区、淄博专区、德州专区、聊城专区、文登专区、莱阳专区、昌潍专区、沂水专区、泰安专区、胶州专区、临沂专区、滨海专区、台枣专区、滕县专区、菏泽专区
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1980年
| 1980年,山东省有4地级市、9地区
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地级市/地区行政公署
| 济南市、青岛市、淄博市、枣庄市、德州地区、惠民地区、昌潍地区、烟台地区、临沂地区、泰安地区、济宁地区、菏泽地区、聊城地区
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2000年
| 2000年,山东省有17地级市
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地级市
| 济南市、青岛市、滨州市、德州市、东营市、菏泽市、济宁市、莱芜市、聊城市、临沂市、日照市、泰安市、潍坊市、威海市、烟台市、枣庄市、淄博市
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...