Ciudades de Democratic Republic of the Congo 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 Democratic Republic of the Congo, 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 36908 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 Democratic Republic of the Congo es Kinshasa.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 205445 | Songoaka | CD | Sankuru | Kole | -3.4 | 22 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8466553 | Musombo | CD | Lualaba | Dilolo | -10.27441 | 23.16634 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 922176 | Sefu | CD | Lualaba | Mutshatsha | -10.23333 | 24.2 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8049214 | Mandjele | Mandjale,Mandjele | CD | Tshopo | Bafwasende | 1.91036 | 26.61839 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 923029 | Kanema | CD | Lualaba | Mutshatsha | -11.08333 | 24.53333 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 203354 | Yosamba | CD | Tshuapa | Ikela | -0.71512 | 22.77166 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8327328 | Kasumadima | CD | Kasai | Kamonia | -6.48195 | 21.01689 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8277559 | Sapo-Luela | CD | Kasai-Central | Demba | -5.2005 | 21.87191 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 10052280 | Kabwa | CD | Haut-Lomami | Kamina | -9.70891 | 25.37361 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8461486 | Mwambundji | CD | Lualaba | Sandoa | -9.45419 | 22.69562 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8250017 | Kapamba | CD | Sankuru | Lusambo | -4.76287 | 23.78195 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 9946892 | Tshamba | CD | Kasai-Central | Luiza | -6.95503 | 23.15498 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2316675 | Bombeka | CD | Équateur | Basankusu | 0.81364 | 19.9922 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2316568 | Bongo II | CD | Mai-Ndombe | Inongo | -1.83333 | 17.63333 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 208959 | Mogili | CD | Bas-Uele | Poko | 3.87712 | 26.64385 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2312514 | Mosango | CD | Kwilu | Masi-Manimba | -4.98488 | 18.26272 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8445675 | Kimbulu | CD | Kwilu | Masi-Manimba | -4.60571 | 17.93242 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2314868 | Kibanzu | CD | Kwango | Kasongo-Lunda | -6.69164 | 16.93876 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8254534 | Vunda | CD | Bas-Congo | Mbanza-Ngungu | -5.47478 | 15.20068 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 9940715 | Pila | CD | Haut-Lomami | Malemba-Nkulu | -7.59916 | 26.58877 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8440297 | Tshalumuna | CD | Kasai | Kamonia | -7.11869 | 21.48914 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 220185 | Asuku | CD | Sankuru | Lodja | -3.51667 | 23.63333 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8221075 | Bengu | CD | Bas-Uele | Ango | 4.84896 | 26.80227 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8255745 | Kiyabakana | CD | Kwango | Popokabaka | -5.80734 | 16.25802 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8277735 | Busu-Kuyala | CD | Mongala | Lisala | 2.16857 | 21.3918 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8276668 | Misangi | CD | Kwilu | Idiofa | -5.19612 | 19.80441 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2312820 | Mekanga | CD | Mai-Ndombe | Inongo | -2.10767 | 16.98677 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 205429 | Soswa | CD | Tanganyika | Manono | -6.93419 | 27.95933 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 212028 | Lemba | CD | Tanganyika | Kongolo Ville | -5.37454 | 26.81515 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 216738 | Elome | CD | Sankuru | Lomela | -1.96667 | 23.98333 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 213411 | Kiala | CD | Tanganyika | Manono | -7.26912 | 26.78958 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2311892 | Nsese | CD | Mai-Ndombe | Kiri | -2.1 | 19.58333 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 206665 | Olembia | CD | Sankuru | Lodja | -3.86667 | 23.81667 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2315236 | Kai-Pimbi | Kai-Pimbi,Kay Pimbi | CD | Bas-Congo | Seke-Banza | -5.23811 | 13.52326 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | |
| 11903337 | Bokombe | CD | Mongala | Bumba | 2.20921 | 22.82336 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 9077375 | Kaomba | CD | Haut-Lomami | Kabongo | -7.81845 | 25.81852 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 10054810 | Mulembo-Goy | CD | Lualaba | Lubudi | -9.97393 | 26.33653 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8283089 | Shamushika | Shamushika,Tsha Mushika,Tshamushika | CD | Kasai | Kamonia | -6.33061 | 20.23235 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 8049210 | Bafwandebona | CD | Tshopo | Bafwasende | 1.85828 | 26.87335 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2314087 | Kitsiengo-Vungu | Kitsiengo-Vungu,Vungu | CD | Bas-Congo | Seke-Banza | -5.45 | 13.31667 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | |
| 206691 | Okuma | CD | Sankuru | Katako-Kombe | -3.46667 | 24.01667 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2312778 | Mikwi | CD | Kwilu | Bulungu | -4.25 | 18.33333 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 219479 | Baringa | CD | Tshuapa | Bokungu | -0.97779 | 21.65534 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2316795 | Bolanda | CD | Tshuapa | Monkoto | -1.5 | 19.63333 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8144048 | Obali | CD | Ituri | Aru | 3.35876 | 30.80536 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 207997 | Musao | CD | Lomami | Ngandajika | -6.85043 | 24.3433 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 215066 | Kala | CD | Haut-Lomami | Kamina | -7.96667 | 25 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 208050 | Mupangu | Mupaangu,Mupangu | CD | Kasai-Central | Kazumba | -6.89028 | 21.75534 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 2311534 | Selekoko | Selekoko,Selenkolo | CD | Mai-Ndombe | Kutu | -3.12408 | 18.60438 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | |
| 8327456 | Kàdiata | CD | Kasai-Central | Kazumba | -6.67328 | 21.68526 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 203465 | Yenge | CD | Kasai | Dekese | -3.76897 | 21.54482 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2312690 | Mogomba | CD | Sud-Ubangi | Libenge | 3.23278 | 18.68551 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 208678 | Mopa | CD | Bas-Uele | Buta | 2.74939 | 24.75432 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 10046584 | Washile | CD | Haut-Katanga | Pweto | -8.87892 | 27.84785 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 9528752 | Matanga | CD | Kwilu | Gungu | -6.01692 | 19.36145 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2312261 | Musafu | CD | Kwango | Kenge | -4.71667 | 16.48333 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8466309 | Kakwenda | CD | Lualaba | Dilolo | -10.73885 | 23.96219 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 207552 | Mwene-Mutenge | Mwena Mutende,Mwena Mutenge,Mwene-Mutenge | CD | Kasai-Central | Luiza | -7.68071 | 22.22612 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 8466676 | Mutupa | CD | Lualaba | Dilolo | -10.66082 | 23.15126 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8447366 | Kitsakala | CD | Kwango | Kasongo-Lunda | -7.18012 | 17.08059 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8276494 | Kamungu | CD | Kwilu | Gungu | -5.61333 | 19.25388 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 205229 | Tele | Tele,Tete | CD | Sankuru | Lubefu | -4.75 | 24.25 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 220444 | Akoka | CD | Sankuru | Lodja | -3.61667 | 23.63333 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 218012 | Botudua | CD | Nord-Ubangi | Businga | 3.21409 | 20.5411 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 214151 | Karwabulanga | CD | South Kivu | Walungu | -2.58197 | 28.59075 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 9009847 | Tshibui | Tshibui,Tshibui Luania | CD | Haut-Lomami | Kaniama | -7.69378 | 24.17998 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 215382 | Kabwanga-Ipunda | Ipunda,Kabwanga-Ipunda | CD | Kasai | Ilebo | -5.77505 | 20.56115 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 8069453 | Mangala | CD | Bas-Uele | Poko | 3.23203 | 27.40596 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 218223 | Bongbalangbongo Première | Bongbalangbongo I,Bongbalangbongo Premiere,Bongbalangbongo Première | CD | Tshopo | Basoko | 1.55846 | 24.37604 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 2593435 | Kimbambi | CD | Bas-Congo | Madimba | -4.96556 | 15.50583 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2314776 | Kikandji | CD | Kwilu | Bulungu | -4.56809 | 18.69114 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8254829 | Kinkoko | CD | Bas-Congo | Madimba | -5.14393 | 15.2178 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2316537 | Bonsambi | CD | Équateur | Bomongo | 1.24118 | 18.32327 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 207982 | Musekie | CD | Bas-Uele | Bondo | 4.3 | 23.08333 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 220365 | Amasunga | CD | Maniema | Lubutu | -1.12134 | 27.05366 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 8276489 | Kimwese Deuxième | CD | Kwilu | Gungu | -5.70467 | 19.27964 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 922369 | Mwadingusha | Madingusha,Mwadingusha | CD | Haut-Katanga | Kambove Ville | -10.74969 | 27.22999 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 2310979 | Wanga | CD | Mai-Ndombe | Inongo | -1.65 | 17.45 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8435370 | Lutala | CD | Maniema | Pangi | -2.82592 | 26.8754 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 208824 | Mombo | Mombo,Mombo-Munene | CD | Kasai | Mweka | -5.16877 | 21.35683 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | |
| 12510938 | Nsempie | CD | Kwilu | Idiofa | -4.19823 | 19.13024 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 9009866 | Kasamba | CD | Haut-Lomami | Kaniama | -7.92551 | 24.00882 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 7504862 | Gi | Gi | CD | Sud-Ubangi | Budjala | 2.76887 | 19.3778 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | |
| 9946657 | Bena-Pandu | CD | Kasaï-Oriental | Miabi | -6.25951 | 23.33123 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 209367 | Maya | CD | Nord Kivu | Masisi Territory | -1.54954 | 28.60939 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2315629 | Gwasa | CD | Nord-Ubangi | Bosobolo | 4.88333 | 19.4 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2312461 | Mpanda | CD | Mai-Ndombe | Kutu | -3.52083 | 18.80818 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8446944 | Mozo | CD | Kwilu | Bagata | -3.89236 | 18.75109 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 2312350 | Mukoso | CD | Kwango | Kasongo-Lunda | -7.41129 | 17.16882 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 217587 | Busu-Mangundu | CD | Mongala | Bongandanga | 1.95 | 21.76667 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 211002 | Lubongo | CD | South Kivu | Shabunda | -2.86667 | 27.85 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 2593311 | Luwungu | CD | Kinshasa | Kinshasa | -4.45706 | 15.1703 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 218157 | Bonudana | CD | Nord-Ubangi | Businga | 3.42954 | 20.4747 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8246796 | Baburu | CD | Nord-Ubangi | Mobayi-Mbongo | 4.29272 | 21.17961 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 7504863 | Wuzika | Wuzika | CD | Sud-Ubangi | Budjala | 2.77138 | 19.39476 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | |
| 8445942 | Muni-Ngulu | CD | Kwango | Kenge | -4.82601 | 17.02615 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 204303 | Wanga | CD | Haut-Uele | Watsa | 2.96252 | 29.20788 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place | ||
| 218464 | Bokweli | CD | Mongala | Lisala | 2.30172 | 21.60436 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8255953 | Mazingu | CD | Kwango | Popokabaka | -5.91233 | 16.65209 | 0 | Africa/Kinshasa | populated place | ||
| 8250436 | Ululo | CD | Maniema | Kibombo | -4.71151 | 25.53282 | 0 | Africa/Lubumbashi | populated place |
República Democrática del Congo: cartografiando el pulso de un gigante continental
La obsesión de un geógrafo con la escala y el detalle
La República Democrática del Congo es más que un país: es un continente dentro de otro continente. Abarca el corazón de África, se extiende a través de bosques ecuatoriales, cadenas montañosas volcánicas, extensas sabanas y una de las cuencas fluviales más grandes del mundo. Para un geógrafo, es el lienzo definitivo: complejo, dinámico y exigente. Sin embargo, lo que hace que la RDC sea particularmente cautivadora no es solo su tamaño, sino el intrincado mosaico de ciudades, provincias y departamentos administrativos que estructuran su inmensidad.
Capturar esa complejidad con precisión no es un lujo, sino una necesidad. Ya sea que se estudien los patrones de migración, la urbanización o la infraestructura pública, los datos precisos a nivel de ciudad son la brújula que guía cualquier investigación seria sobre el paisaje congoleño.
Comprender el tapiz nacional a través de sus ciudades
En la RDC, las ciudades son más que asentamientos: son centros de historia, comercio, resiliencia y transformación. Desde el ajetreo de Kinshasa hasta el posicionamiento estratégico de Lubumbashi y Goma, cada centro urbano está conformado por realidades regionales y vínculos administrativos.
Nuestra completa base de datos de ciudades organiza cada punto urbano dentro de su correspondiente provincia y subdivisión, ofreciendo una estructura clara y jerárquica. Esto permite a los usuarios trazar gradientes económicos, monitorear desequilibrios de desarrollo y diseñar políticas arraigadas en la geografía del gobierno.
Latitud, longitud y la geometría de Insight
En un país donde las grandes distancias y el terreno accidentado a menudo separan ciudades entre sí, la latitud y la longitud son más que coordenadas-son el lenguaje de la conectividad. El análisis espacial en la RDC es tan bueno como la precisión de sus datos geográficos.
Cada ciudad de nuestro conjunto de datos está geolocalizada con precisión. Esto permite a los planificadores, investigadores y desarrolladores visualizar las relaciones en el espacio: dónde deben expandirse las redes de transporte, dónde persisten las brechas de accesibilidad a los recursos y dónde es más urgente intervenir.
Excel: la herramienta esencial para una geografía accesible y práctica
Uno de los desarrollos más interesantes en nuestro conjunto de datos es la adición del formato Excel (.xlsx). Si bien aún ofrecemos formatos CSV, SQL, JSON y XML para la integración técnica y programática, Excel se destaca como el portal más accesible para los usuarios de todas las disciplinas.
Con Excel, cualquier persona -desde administradores locales hasta investigadores académicos- puede filtrar ciudades por provincia, analizar distribuciones de densidad de población o exportar mapas con coordenadas integradas y enlaces administrativos. Cierra la brecha entre los datos brutos y las decisiones del mundo real.
Además, la claridad de las tablas de Excel permite realizar análisis en capas: comparar las tasas de crecimiento de las ciudades, las disparidades regionales y la cobertura de la infraestructura con solo unos pocos clics. Esto es la geografía hecha tangible, intuitiva y poderosa.
Una fundación para la investigación, las políticas y el desarrollo
En un país como la RDC, donde las incoherencias de datos pueden desbaratar proyectos enteros, nuestro conjunto de datos limpio y estructurado ofrece un recurso invaluable. Cada entrada es más que un nombre: es un punto de referencia para la inversión, el trabajo humanitario, la planificación urbana y el modelado ambiental.
Los gobiernos la necesitan. Las ONG confían en ella. Los desarrolladores se basan en ella. Y ahora, con la flexibilidad de acceder a ella en formato Excel, un público más amplio que nunca puede aprovechar la geografía del Congo con una facilidad sin precedentes.
Conclusión: Cartografiar la geografía viva del Congo
La República Democrática del Congo no puede entenderse en términos generales. Debe explorarse ciudad por ciudad, provincia por provincia, coordinada por coordenada. Sus desafíos son locales, su potencial regional, su futuro nacional-y todo es espacial.
Nuestra base de datos proporciona esa base esencial: una manera de mapear, modelar y navegar el paisaje urbano congoleño con precisión. Y ahora que Excel está liderando el camino en accesibilidad de formato, esto no es solo geografía, es la geografía con la que puede actuar.
