Villes de Zambia avec latitude & longitude – Téléchargez en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Dernière mise à jour : 29 avril 2026.
Voici un échantillon sélectionné de 100 villes clés de Zambia, incluant des données essentielles telles que la latitude, la longitude, la région administrative et d'autres attributs utiles.
Cet aperçu est extrait de notre base de données complète, qui comprend un total de 12745 localisations géographiques dans tout le pays.
Que vous travailliez sur de la cartographie, de l’analyse de données ou du développement d’applications, nos données sont disponibles pour un usage personnel ou commercial.
Tous les formats sont téléchargeables : Excel (.xlsx), CSV, SQL, JSON et XML.
Capitale mise en avant : La capitale officielle de Zambia est Lusaka.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 903480 | Mutupa | ZM | Eastern | -14.55 | 24.98333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 898494 | Shiwa Ngandu | Shiwa Ngandu | ZM | Muchinga | -11.20124 | 31.73364 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 900713 | Nkonyanga | ZM | Western | -14.28223 | 24.95025 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 917027 | Gumba | ZM | Eastern | -12.11667 | 33.21667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 907360 | Matebo | Matebo,Матебо | ZM | North-Western | -12.80934 | 25.80008 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 898251 | Sianga | ZM | Western | -15.4 | 23.31667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 914132 | Kamunyenga | ZM | Eastern | -14.06806 | 32.8917 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 904542 | Mulumishilubo | Mulumishilubo,Mulumishiluwo | ZM | Central | -15.21667 | 26.31667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 905079 | Mukuku | Chongola,Mkuku,Mukuku | ZM | Muchinga | -12.15089 | 29.81735 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 910935 | Kumbula | ZM | Lusaka | -15.41667 | 28.8 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 916462 | Juma | ZM | Eastern | -14.32972 | 31.52262 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 902829 | Mwele | ZM | Northern | -10.32768 | 31.33553 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 916281 | Kabimba | ZM | Western | -14.26667 | 24.86667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 905113 | Mukonka | ZM | Central | -14.61722 | 27.41072 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 917605 | Chumpe | ZM | Southern | -16.1 | 26.05 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 906284 | Mkanda | ZM | Eastern | -13.46524 | 32.83821 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 907328 | Mateyo | Mateyo,Mateyo Chibeya | ZM | Central | -12.96728 | 30.62734 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 901834 | Namukonde | ZM | Western | -16.75 | 22.91667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 177067 | Kalaba | Dimas Kalaba,Kalaba,Kalava | ZM | Northern | -8.43333 | 29.86667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 919616 | Chilapukila | ZM | Central | -13.91667 | 28.6 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 899257 | Sam Nkutu | ZM | Central | -12.79869 | 30.34485 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 907682 | Mapachi | ZM | North-Western | -13.55 | 23.06667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 919575 | Chilenga | ZM | Central | -14.51667 | 28.11667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 898422 | Siachilula | Siachilula | ZM | Southern | -17.56667 | 27.18333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 176298 | Lyapa Kapaso | Lyapa Kapaso,Lyapa Kapasu | ZM | Northern | -8.95 | 30.93333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 904409 | Mumena | Mumena,Munena | ZM | North-Western | -12.54173 | 26.15338 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 906707 | Mhanda | Mhanda,Mphanda | ZM | Eastern | -13.4 | 32.08333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 899196 | Samuteba | ZM | North-Western | -11.76503 | 24.67054 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 905953 | Mpanda | Mpanda,Mphanda | ZM | Eastern | -14.38333 | 31.6 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 916521 | Job Muwowo | ZM | Muchinga | -10.23333 | 33.53333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 909456 | Lukuwa | ZM | Western | -14.83333 | 22.18333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 11497868 | Chikupi | ZM | Lusaka | -15.38505 | 28.30928 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 904694 | Mulimbika | ZM | Central | -14.58333 | 29.03333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 915739 | Kahomango | ZM | Eastern | -12.45 | 33.46667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 908470 | Makaka | ZM | Western | -15.65 | 24.8 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 897223 | Siteleki | ZM | Western | -15.96667 | 22.68333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 895881 | Zomba | Zomba,Zombo | ZM | Eastern | -14.41435 | 31.74444 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 902732 | Mwenge | ZM | Muchinga | -11.84418 | 31.53952 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 910824 | Kwenani | ZM | Western | -17.43333 | 24.5 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 901302 | Ndumba | ZM | Western | -14.6 | 23.66667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 897729 | Simakomba | ZM | Western | -14.91667 | 22.73333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 919116 | Chimwendo | ZM | Eastern | -14.08456 | 32.85972 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 915148 | Kalito | Kalito,Kalitu | ZM | Eastern | -14.2465 | 31.30184 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 916870 | Ikungu | Ikungu,Kungu | ZM | North-Western | -11.4618 | 24.54853 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 896148 | Wenda | ZM | Eastern | -13.51667 | 31.95 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 905668 | Msukwala | ZM | Eastern | -13.53465 | 32.50259 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 904051 | Mupya | ZM | Lusaka | -14.9 | 29.76667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 913679 | Kankoya | ZM | Eastern | -13.30826 | 32.0776 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 175241 | Senda | ZM | Northern | -8.93424 | 31.61793 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 913769 | Kanika | ZM | Western | -14.4 | 23.61667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 898059 | Sifweti | ZM | Western | -15.18333 | 24.66667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 904381 | Munasanga | ZM | Muchinga | -10.28333 | 33.51667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 919233 | Chimimba | ZM | Eastern | -12.41667 | 32.31667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 908437 | Makando | ZM | Western | -17.2 | 24.21667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 912948 | Kapotwe | Kampotwe,Kapotwe | ZM | Muchinga | -11.68333 | 32.68333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 175199 | Simon | ZM | Northern | -9.15 | 30.85 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 904684 | Mulinda | Mulinda,Sam Mulinda | ZM | Eastern | -14.49485 | 31.2706 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 919351 | Chimangeni | ZM | Eastern | -14.15 | 31.21667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 175124 | Tanga | Matanga,Tanga | ZM | Northern | -8.65 | 30.4 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 911414 | Kayoka | ZM | Western | -14.11667 | 22.38333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 914552 | Kambole | ZM | Western | -14.56667 | 24.7 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 901289 | Ndunga | ZM | Eastern | -12.5 | 33.3 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 917073 | Garneton | Garneton,Itimpi | ZM | Copperbelt | -12.73092 | 28.17938 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 910674 | Liamene | ZM | Western | -16.93333 | 24.7 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 906992 | Mbewa | ZM | Eastern | -14.39421 | 31.74141 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 920620 | Chansa | ZM | Central | -12.96696 | 30.64838 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 896304 | Wahila | ZM | Western | -15.16667 | 24.71667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 918076 | Chitongo | ZM | North-Western | -13.83333 | 23.2 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 908289 | Makusi | ZM | Eastern | -14.04165 | 31.35599 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 175766 | Musesha | Musesha,Museysha | ZM | Northern | -8.35 | 30.05 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 900628 | Noake | Ndake,Noake | ZM | Eastern | -14.5943 | 30.88633 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 920510 | Chasena | ZM | Eastern | -12.88333 | 32.1 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 916312 | Kabesha | ZM | North-Western | -13.87997 | 26.25606 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 897013 | Songuzu | ZM | Western | -16.83333 | 25.11667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 899212 | Samuneko | ZM | Eastern | -13.96667 | 22.96667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 910969 | Kulanga | Kulanga,Kulonga,Pulanga | ZM | Eastern | -14.04513 | 31.93219 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 175287 | Pweto | ZM | Luapula | -8.47058 | 28.89921 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 919223 | Chimkanda | ZM | Eastern | -14.55451 | 31.39614 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 908261 | Makwembo | Makwamba,Makwembo | ZM | Southern | -16.16667 | 27.71667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 176059 | Minso | ZM | Northern | -9.75 | 32.35 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 915116 | Kaloko | ZM | Eastern | -13.93333 | 31.08333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 909978 | Lowa Kanoti Kuta | Lowa,Lowa Kanoti Kuta,Lowa-Kanoti | ZM | Western | -14.48333 | 23.5 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 919429 | Chilukutu | ZM | Central | -14.66667 | 28.01667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 896191 | Waramba | ZM | Eastern | -13.53333 | 32.38333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 912779 | Kasala | ZM | North-Western | -13.06667 | 22.8 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 921272 | Bulamitata | ZM | North-Western | -13.11667 | 23.73333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 909999 | Longwechaseka | ZM | Muchinga | -11.83333 | 33.08333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 920434 | Chebinda | ZM | North-Western | -11.7 | 24.88333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 908012 | Malumbu | Malumbu,Mulumbu | ZM | Muchinga | -11.18333 | 32.88333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 911853 | Katumba | ZM | Southern | -16.61667 | 27.5 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 918582 | Chipoya | ZM | Western | -15.51667 | 24.7 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 897321 | Siongiso | ZM | Western | -15.13333 | 22.58333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 917897 | Chiwefwe | ZM | Central | -13.63333 | 29.45 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 908017 | Malumbi | Malumbi,Marumbi | ZM | Eastern | -13.93333 | 31.38333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 176745 | Kasakalawe | ZM | Northern | -8.78333 | 31.08333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 900159 | Nyangombe | ZM | Eastern | -14.35322 | 31.20082 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 899050 | Sasawala | Sasawala,Sasawara | ZM | Eastern | -14.08333 | 31.58333 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | ||
| 903110 | Mwanaliongola | ZM | Western | -17.03333 | 24.01667 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 903220 | Mwala | ZM | Western | -16.33333 | 22.4 | 0 | Africa/Lusaka | populated place | |||
| 176134 | Mbazo | ZM | Northern | -8.88036 | 30.69261 | 0 | Africa/Lusaka | populated place |
La Zambie en couches : Cartographie d’une nation de vallées, de plateaux et de possibilités
La géographie sous la surface
La Zambie n’est pas seulement un pays que vous situez sur une carte—c’est un récit spatial qui se déroule à travers le grand plateau de l’Afrique centrale. En tant que géographe, la Zambie m’a toujours appelé comme un conte topographique vivant et respirant, attendant d’être lu non seulement dans les manuels scolaires, mais aussi dans les contours du terrain, les clusters de villes et les lignes administratives qui ont évolué à travers le passé colonial, l’indépendance et les flux démographiques.
Derrière chaque capitale provinciale et chaque ville éloignée se trouve une structure—une qui relie chaque zone urbaine à une région et un département spécifiques, formant l’épine dorsale du fonctionnement spatial de cette nation. C’est pourquoi je me suis donné pour mission de construire une base de données qui capture l’architecture urbaine de la Zambie avec une précision extrême et une flexibilité utilisable.
Villes avec contexte : Au-delà des noms
Les villes de la Zambie ne peuvent pas être comprises isolément. Kitwe n’est pas seulement Kitwe—il fait partie de la province de Copperbelt, intégré dans un cadre de subdivisions administratives qui régissent le transport, l’éducation et la gestion des ressources. Que vous examiniez Mansa à Luapula ou Mongu dans la province de l’Ouest, la valeur vient de la compréhension de leur place—régionalement et départementalement.
Notre ensemble de données ne se contente pas de répertorier les villes ; il les ancre dans leurs domiciles administratifs. Cette clarté est essentielle pour les professionnels effectuant des analyses spatiales, la logistique de l’aide, les études de marché ou la planification gouvernementale.
Latitude et Longitude : Ancrage de chaque nœud urbain
Toute étude géographique sérieuse de la Zambie doit dépasser les généralités et aller jusqu’à des coordonnées spécifiques. Des villes frontalières comme Nakonde aux communautés riveraines du Tanganyika, la latitude et la longitude sont le langage universel de la science spatiale. Nos données sont approfondies, offrant un positionnement exact pour chaque ville et village répertorié—conservées, nettoyées et organisées pour répondre aux normes les plus élevées d’intégrité géospatiale.
Ce n’est pas du contenu recyclé ou gratté—il est construit à partir de zéro pour la précision et l’utilité.
Nouvellement ajouté : Format Excel pour une utilisation maximale
Et maintenant, voici le changement de jeu. Nous venons d’ajouter le format Excel (.xlsx) à notre suite de données—et oui, cela vaut la peine de célébrer. Pourquoi ? Parce qu’Excel reste le format le plus accessible, intuitif et fonctionnel pour les chercheurs, consultants et experts de terrain. Il permet le filtrage, le tri, la représentation graphique et le pivotement en temps réel—tout en maintenant l’intégrité des données.
Pas besoin de se débattre avec le code ou d’exporter des scripts. Ouvrez la feuille de calcul et commencez immédiatement à identifier les villes dans la province du Sud ou à filtrer toutes les municipalités du district de Lusaka. Excel donne vie aux données de manière tactile et humaine—et pour la Zambie, c’est exactement ce qui est nécessaire.
Formats disponibles pour tous les types d’utilisateurs
Bien qu’Excel soit à l’honneur, la gamme complète de formats est toujours là pour chaque profil utilisateur. Les développeurs peuvent travailler en JSON ou XML, les analystes peuvent interroger SQL, et les utilisateurs de feuilles de calcul ont maintenant à leur disposition à la fois CSV et Excel. L’idée est de supprimer toutes les barrières entre vous et les données dont vous avez besoin—peu importe comment vous choisissez de les utiliser.
L’évolution du paysage urbain de la Zambie exige des données fraîches
Les villes de la Zambie sont en mouvement—économiquement, démographiquement et spatialement. De nouvelles townships émergent, les schémas de migration interne changent et l’infrastructure s’enfonce davantage dans les corridors ruraux. S’appuyer sur des ensembles de données obsolètes ou incomplets signifie manquer ces changements. Notre base de données reste pertinente, mise à jour et réactive à l’évolution urbaine de la Zambie.
Élever la géographie en un outil pratique
La géographie de la Zambie n’est pas abstraite—elle façonne des vies. Des données précises sur les villes, les régions et les coordonnées sont essentielles pour les projets de développement, l’accès à l’éducation, la planification sanitaire et le commerce. Avec nos données complètes sur les villes, désormais également au format Excel, nous offrons non seulement un aperçu du pays, mais aussi un cadre pour le comprendre—et agir en conséquence.
Conclusion : Une cartographie de la valeur d’un pays, un ensemble de données conçu pour livrer
Cartographier la Zambie, c’est s’engager dans l’un des paysages les plus dynamiques d’Afrique, où les environnements construits et naturels interagissent constamment. Avec des informations détaillées sur chaque région et département de la ville, des données complètes de latitude et de longitude, et maintenant la polyvalence d’Excel (.xlsx) aux côtés de CSV, SQL, JSON et XML, nous avons créé un ensemble de données qui ne décrit pas seulement la Zambie—il vous permet de l’explorer, l’utiliser, et construire dessus.
