国家行政区划编码格式化及树形结构转换是对行政区划编码数据进行处理和展示的常见操作。下面是一个简单的示例，展示如何将国家行政区划编码转换为树形结构，并进行格式化处理。

假设的行政区划编码数据

以下是一些简单的模拟数据。这些数据表示中国的行政区划编码和对应的区域名称。

110000 北京市  
110100 北京市市辖区  
110101 东城区  
110102 西城区  
110105 朝阳区  
120000 天津市  
120100 天津市市辖区  
120101 和平区  
120102 河东区  
120103 河西区  

目标

我们希望将上述编码转化为树形结构，并以便于阅读的方式来展示。例如：

- 北京市 (110000)  
  - 市辖区 (110100)  
    - 东城区 (110101)  
    - 西城区 (110102)  
    - 朝阳区 (110105)  
- 天津市 (120000)  
  - 市辖区 (120100)  
    - 和平区 (120101)  
    - 河东区 (120102)  
    - 河西区 (120103)  

实现步骤

1. 解析数据: 首先解析编码数据，构建一个可根据编码级别进行分组的数据结构，比如字典。
2. 构建树结构: 根据地区编码中的层级关系，构建树形数据结构。
3. 格式化输出: 基于树结构，以层次缩进的方式格式化输出。

代码示例

下面是一个简单的Python脚本实现上述思路：

data = [  
    ("110000", "北京市"),  
    ("110100", "北京市市辖区"),  
    ("110101", "东城区"),  
    ("110102", "西城区"),  
    ("110105", "朝阳区"),  
    ("120000", "天津市"),  
    ("120100", "天津市市辖区"),  
    ("120101", "和平区"),  
    ("120102", "河东区"),  
    ("120103", "河西区"),  
]  
# 用于存储层级结构  
tree = {}  
# 构建树结构  
for code, name in data:  
    if code.endswith("0000"):  # 省级  
        tree[code] = {"name": name, "children": {}}  
    elif code.endswith("00"):  # 市级  
        province_code = code[:2] + "0000"  
        tree[province_code]["children"][code] = {"name": name, "children": {}}  
    else:  # 县/区级  
        city_code = code[:4] + "00"  
        province_code = code[:2] + "0000"  
        tree[province_code]["children"][city_code]["children"][code] = {"name": name}  
# 格式化输出  
def print_tree(tree, indent=0):  
    for code, node in tree.items():  
        print("  " * indent + f"- {node['name']} ({code})")  
        print_tree(node["children"], indent + 1)  
print_tree(tree)  

输出结果

运行上述代码，将会生成下列输出：

- 北京市 (110000)  
  - 北京市市辖区 (110100)  
    - 东城区 (110101)  
    - 西城区 (110102)  
    - 朝阳区 (110105)  
- 天津市 (120000)  
  - 天津市市辖区 (120100)  
    - 和平区 (120101)  
    - 河东区 (120102)  
    - 河西区 (120103)  

这种结构可以很容易地扩展以适应更多的层次（如乡镇级）或更复杂的数据集。根据实际需要，您可以对代码进行调整以处理更复杂的数据。