Ciudades de Botswana con Latitud y Longitud – Descarga en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Última actualización: 24 de enero de 2026.
Aquí encontrarás una muestra seleccionada de 100 ciudades clave de Botswana, cada una con datos esenciales como latitud, longitud, región administrativa y otros atributos relevantes.
Esta vista previa se extrae de nuestro conjunto de datos completo, que incluye un total de 705 ubicaciones geográficas en todo el país.
Ya sea que trabajes en cartografía, análisis de datos o desarrollo de aplicaciones, los datos están disponibles para uso personal y comercial.
Todos los registros están disponibles en cinco formatos: Excel (.xlsx), CSV, SQL, JSON y XML.
Capital destacada: La capital oficial de Botswana es Gaborone.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7659514 | Mahatane | BW | Central | -22.28353 | 26.5148 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7846961 | Thune Number One | Thune Number 1,Thune Number One | BW | Central | -22.09445 | 28.29494 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 932984 | Tshane | Tsane,Tshane | BW | Kgalagadi | -24.03333 | 21.9 | 969 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933644 | Khemsbok | BW | Ghanzi | -21.68333 | 21.63333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7909172 | Moshaweng | Moshaweng | BW | Kweneng | -24.17892 | 25.48864 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 7663130 | Mabeleapodi | Mabeleapodi,Mabeleapudi | BW | Central | -22.21355 | 26.83312 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933363 | Mena-a-Kwena | BW | -20.31667 | 24.26667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933186 | Orapa | ORP,Orapa,Орапа | BW | Central | -21.3115 | 25.37642 | 9189 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933638 | Khomodimo Village | Khomodimo,Khomodimo Village | BW | Ghanzi | -22.71667 | 23.86667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 7663550 | Tewane | Tewane | BW | Central | -22.85335 | 26.90555 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933652 | Kgomofatsha | BW | Ghanzi | -23.26667 | 21.76667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11231378 | Lentswelemoriti | BW | Central | -22.20997 | 29.03996 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11428729 | Nxamaseri | BW | North-West | -18.57879 | 21.97231 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7884242 | Kgodikwe | BW | Central | -23.25276 | 26.23552 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933501 | Lutlhe | BW | -23.96667 | 23.81667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 11205567 | Themashanga | BW | North-East | -20.80083 | 27.55139 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7863929 | Mmamagwaile | BW | Kgatleng | -23.82684 | 26.26717 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11395950 | Medie | BW | South-East | -24.57543 | 25.90441 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933438 | Makwa | BW | Central | -21.74386 | 26.63762 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933445 | Makome | BW | -21.95 | 27.56667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933109 | Sehithwa | Sehithwa,Sehithwe | BW | North-West | -20.46667 | 22.71667 | 1614 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 7575008 | Dinokana | BW | Central | -21.01359 | 26.28015 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933045 | Soromesis | BW | -19.35 | 22.25 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933514 | Lokala Drift | Lokala,Lokala Drift | BW | Kgatleng | -23.98333 | 26.68333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933277 | Mosetse | Mosetse | BW | Central | -20.75 | 26.65 | 1780 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 11428707 | Ditshegwane | BW | Kweneng | -24.16667 | 24.96167 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933878 | Boleki Village | Boleki,Boleki Village | BW | -19.91667 | 25.1 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7863985 | Lentsweng | BW | Kgatleng | -23.86333 | 26.29279 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933713 | Kabakai | BW | Ghanzi | -21.71667 | 21.68333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7663145 | Maila | BW | Central | -22.12758 | 26.84501 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933130 | Samandozis | BW | -18.66667 | 22.25 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933863 | Botie | BW | -20.33333 | 24.28333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933004 | Tlokweng | Tlokweng | BW | South-East | -24.66861 | 25.97111 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 11288838 | Metsimotlhabe | BW | Kweneng | -24.554 | 25.8095 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933148 | Ramokgonami | Ramakonami,Ramokgonami | BW | Central | -22.8645 | 27.42391 | 3681 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933139 | Rantsadi | BW | -20.03333 | 22.5 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 7889491 | Bokhutlo | BW | Ngwaketsi | -24.41675 | 23.53645 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11428218 | Sorilatholo | BW | Kweneng | -23.63667 | 24.96528 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933040 | Sua | BW | Central | -20.05 | 26.2 | 3141 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933433 | Malachoona | BW | -25.56667 | 24.5 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933068 | Shawila Village | Shawila,Shawila Village | BW | -20.25 | 27.26667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7575025 | Thapana | BW | Central | -21.13889 | 26.25927 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933300 | Molorosi | BW | -22.42345 | 26.56304 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933383 | Mathathane | Mathathane | BW | Central | -22.26875 | 28.74946 | 1987 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 7846939 | Masiadieme | BW | Central | -22.06394 | 28.35665 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7845560 | Lesenepole | BW | Central | -22.58554 | 27.56737 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11258235 | Sese | BW | Ngwaketsi | -24.6561 | 24.8063 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11467814 | Mathangwane | BW | Central | -21 | 27.33333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933271 | Mosopa | Moshupa,Mosopa | BW | Ngwaketsi | -24.7718 | 25.42156 | 19561 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 932972 | Tsuli Village | Tsuli,Tsuli Village | BW | -19.88333 | 26.51667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7845580 | Sekhiting | BW | Central | -22.74805 | 27.63506 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 10941922 | Botshabelo North | BW | Selibe Phikwe | -21.98219 | 27.841 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933284 | Moremi | Horeme,Moreme,Moremi | BW | Central | -22.57234 | 27.45058 | 546 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 11280721 | Manyanda | BW | Central | -21.42217 | 27.4538 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7756500 | Nkoane | BW | Central | -21.99572 | 26.19958 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7891994 | Sekoma | BW | Ngwaketsi | -24.51532 | 23.92841 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933076 | Shakgwe | Shakawe,Shakgwe,Shakwe | BW | Central | -23.10719 | 27.15205 | 893 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 11280563 | Madisakwana | BW | Central | -21.45 | 27.47389 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7685727 | Lekoba | BW | Central | -21.15235 | 26.89292 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933146 | Rammu | BW | -19.91667 | 22.65 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933327 | Mokatani | BW | Central | -22.15 | 25.86667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7889496 | Kanaku | BW | Ngwaketsi | -24.36801 | 23.6358 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11611133 | Tshwaane | BW | Kweneng | -23.87813 | 23.67398 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 932976 | Tsipi | BW | Central | -21.8 | 25.88333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933769 | Gadyana Pits | BW | -19.73333 | 25.25 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 7659479 | Chamme | BW | Central | -22.37955 | 26.63823 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 11205127 | Semitwe | BW | Central | -20.94083 | 27.08028 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7746207 | Ranaka | Ranaka | BW | Ngwaketsi | -24.91081 | 25.47105 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933815 | Dekar | Dekar | BW | Ghanzi | -21.53333 | 21.93333 | 1043 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933795 | Dodo | BW | Chobe | -18.75 | 25.4 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933862 | Botlhapatlou | Botlapatla,Botlhapatlou | BW | Kweneng | -24.02591 | 25.48976 | 1013 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 7845080 | Gootau | BW | Central | -22.72675 | 27.4226 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 932996 | Totoru | BW | Ngwaketsi | -25.65 | 25.01667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933187 | Oramalai | BW | -20.3 | 24.25 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933211 | Nokaneng | Nokanen,Nokaneng,Nokaning | BW | North-West | -19.66667 | 22.26667 | 1763 | Africa/Gaborone | populated place | ||
| 933341 | Mochosens | BW | -19.85 | 23.08333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933265 | Motlotsane | BW | -25.45 | 24.8 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933359 | Metsematluko | BW | -19.71667 | 25.78333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 932961 | Wegdraai | BW | -25.33333 | 23.5 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933513 | Lokerane | BW | -24.88333 | 24.66667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 11288141 | Modipane | BW | South-East | -24.621 | 26.125 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7908936 | Lepapa | BW | Ngwaketsi | -24.74582 | 24.65776 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933559 | Labani | BW | -20.25 | 24.06667 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 7759598 | Gaithwa | BW | Central | -21.52807 | 26.58385 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7863986 | Temesele | BW | Kgatleng | -23.89683 | 26.45105 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7571346 | Matenge | BW | North-East | -20.85315 | 27.26287 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7570750 | Nzendami | BW | North-East | -20.76113 | 27.26493 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7570925 | Nshakashokwe | BW | Central | -20.78967 | 27.18422 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7892001 | Keng | BW | Ngwaketsi | -24.59905 | 23.75522 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7751782 | Kobe | BW | Central | -21.75928 | 26.79763 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933201 | Odanakumadona | BW | Central | -20.88333 | 24.75 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933402 | Masarwa | BW | -19.35 | 22.83333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933125 | Sankauas Kraal | BW | -19.83333 | 22.25 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 7867068 | Mookametsana | BW | Central | -23.15763 | 27.27935 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933124 | Sansake | BW | Central | -21.95 | 28.18333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 7575029 | Modimotsebe | BW | Central | -21.23114 | 26.4287 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 933049 | Skegau | BW | -18.96667 | 22.38333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933266 | Motlhatlokho | BW | -20.46667 | 22.83333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | ||||
| 933831 | Chukudu Kraal | BW | Ghanzi | -22.45 | 23.38333 | 0 | Africa/Gaborone | populated place | |||
| 932980 | Tshwane | BW | Ghanzi | -22.4 | 22.05 | 214 | Africa/Gaborone | populated place |
Botswana: cartografía de la resiliencia en el corazón del sur de África
Una tierra definida por el espacio, el silencio y los cambios sutiles
Botswana es vasta, con más de 580.000 kilómetros cuadrados de terreno predominantemente semiárido, pero no está vacía. Desde el próspero pulso de Gaborone hasta las polvorientas rutas comerciales de Maun, cada ciudad y asentamiento de esta nación sin litoral cuenta una historia de supervivencia, innovación e intrincada adaptación a la geografía. Como geógrafo, Botswana invita tanto a la fascinación como a la humildad; es un país donde la tierra dicta la vida.
Lo que hace que Botswana sea única no es solo el emblemático delta del Okavango o el desierto de Kalahari, sino el elegante equilibrio entre la naturaleza y los asentamientos humanos. Las ciudades no están dispersas al azar; crecen alrededor del agua, los corredores mineros o las rutas migratorias centenarias. Es imposible comprender dónde se encuentran las ciudades y por qué sin datos geográficos precisos y detallados.
Por qué los datos urbanos localizados son vitales para Botswana
La economía de Botswana, profundamente ligada a los diamantes y al turismo, depende de una infraestructura y una gestión de recursos que respete tanto las estructuras ecológicas como sociopolíticas del país. Las ciudades se agrupan en distritos, subdistritos y barrios, pero estas unidades administrativas no suelen reflejar plenamente las realidades sobre el terreno de la interacción regional.
Es por eso que los datos precisos a nivel de ciudad son esenciales, no solo para planificar carreteras o escuelas más inteligentes, sino también para entender cómo la geografía gobierna el comportamiento humano aquí. La relación espacial entre las ciudades mineras como Jwaneng y las aldeas circundantes tiene implicaciones para la política de transporte, el uso del agua e incluso la distribución lingüística. Tener datos confiables que capturen las coordenadas y el contexto administrativo de cada ciudad ya no es opcional, es fundamental.
Una base de datos que refleja la complejidad del país
Nuestra base de datos geográficos para Botswana ofrece una lista exhaustiva de ciudades, pueblos y poblaciones, cada uno con su región y división administrativa. Se ha diseñado no sólo para ser completo, sino también para que sea claro; está destinado a todo el mundo, desde investigadores académicos y planificadores de políticas hasta desarrolladores de SIG y gerentes de logística.
Ya sea que esté estudiando las tendencias de la desertificación o construyendo la próxima ruta panafricana de entrega, estos datos ofrecen la precisión y estructura necesarias para hacer el trabajo.
Formato de Excel: un cambio de juego para la accesibilidad
Con la última actualización, el conjunto de datos está ahora disponible en formato Excel (.xlsx), lo que aporta un nivel de accesibilidad sin precedentes. Para muchos profesionales e investigadores, Excel no es solo una hoja de cálculo: es un sandbox para el análisis.
Ahora, puede filtrar por distrito, aislar rangos de longitud, visualizar la densidad de la ciudad o hacer referencias cruzadas entre la población y el acceso a los recursos, todo dentro de un archivo de Excel listo para usar. Esta adición se hizo específicamente para capacitar a los usuarios que no trabajan en entornos SQL o plataformas de codificación, pero aún necesitan datos geográficos estructurados y de alta calidad.
Otros formatos para versatilidad e integración
Por supuesto, para aquellos que trabajan en entornos más especializados, el conjunto de datos de Botsuana también viene en CSV para manejo sin procesar, SQL para bases de datos relacionales, JSON para aplicaciones basadas en la web y XML para sistemas heredados. Pero es la versión de Excel la que abre las puertas más amplias, dando a todos, desde los trabajadores de campo hasta los planificadores regionales, un punto de entrada directo en la exploración geográfica.
Casos prácticos: de la planificación urbana a la conservación
* **Planificación del transporte:** Analizar las distancias entre ciudades y la conectividad vial dentro de las zonas administrativas.
* **Manejo de la vida silvestre:** Mapear asentamientos humanos cerca de zonas de conservación para anticipar posibles conflictos o zonas de colaboración.
* **Alcance educativo:** Identificar las ciudades con servicios insuficientes mediante referencias cruzadas a la ubicación de los servicios.
* **Modelado económico:** Seguimiento del crecimiento de las ciudades mineras en relación con los indicadores económicos nacionales.
* **Climate Research:** Utilizar datos de geolocalización para vincular las islas de calor urbanas con la expansión de las zonas áridas.
Conclusión
Botswana es un país donde la tierra habla con fuerza silenciosa, dando forma a dónde vive la gente, cómo se mueve y qué construye. Para entender este diálogo, hay que pasar de los mapas generales a los datos precisos y estructurados, ciudad por ciudad, coordenada por coordenada.
Con el nuevo formato de Excel ahora disponible junto a CSV, SQL, JSON y XML, explorar la geografía urbana de Botswana nunca ha sido más intuitivo o más poderoso. Ya sea que esté mapeando el desarrollo futuro o estudiando la migración histórica, este conjunto de datos es su clave para decodificar una de las naciones más estables y dinámicas de África.
