Horario laboral y salarios de ámbito nacional de Estados Unidos

El programa Current Employment Statistics (CES) realiza cálculos detallados sobre el empleo, el horario y los ingresos de los trabajadores en plantilla fuera del sector agrario en Estados Unidos.

Nota

Microsoft proporciona Azure Open Datasets "tal cual". Microsoft no ofrece ninguna garantía, expresa o implícita, ni condición con respecto al uso que usted haga de los conjuntos de datos. En la medida en la que lo permita su legislación local, Microsoft declina toda responsabilidad por posibles daños o pérdidas, incluidos los daños directos, consecuenciales, especiales, indirectos, incidentales o punitivos, que resulten de su uso de los conjuntos de datos.

Este conjunto de datos se proporciona bajo los términos originales con los que Microsoft recibió los datos de origen. El conjunto de datos puede incluir datos procedentes de Microsoft.

El archivo LÉAME que contiene el archivo de información detallada sobre este conjunto de datos está disponible en la ubicación original del conjunto de datos.

Este conjunto de datos se alimenta con los datos del programa Current Employment Statistics - CES (nacional) que publica la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos. Revise la información sobre enlaces y copyright y los avisos importantes del sitio web para conocer los términos y condiciones relacionados con el uso de este conjunto de datos.

Ubicación de almacenamiento

Este conjunto de datos se almacena en la región Este de EE. UU. de Azure. Se recomienda asignar recursos de proceso de la misma región por afinidad.

Columnas

Nombre Tipo de datos Único Valores (ejemplo) Descripción
data_type_code string 37 1 10 Consulta https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype.
data_type_text string 37 ALL EMPLOYEES, THOUSANDS WOMEN EMPLOYEES, THOUSANDS Consulta https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype.
footnote_codes string 2 nan P
industry_code string 902 30000000 32000000 Los diferentes sectores abarcados. Vea https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry.
industry_name string 895 Nondurable goods Durable goods Los diferentes sectores abarcados. Vea https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry.
period string 13 M03 M06 Consulta https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.period.
seasonal (estacional) string 2 EE. UU.
series_id string 26,021 CEU3100000008 CEU9091912001 Los diferentes tipos de series de datos disponibles en el conjunto de datos. Vea https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series.
series_title string 25,685 All employees, thousands, durable goods, not seasonally adjusted All employees, thousands, nondurable goods, not seasonally adjusted El título de los diferentes tipos de series de datos disponibles en el conjunto de datos. Vea https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series.
supersector_code string 22 31 60 La clasificación industrial o sectorial de mayor nivel. Consulta https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector.
supersector_name string 22 Durable Goods Professional and business services La clasificación industrial o sectorial de mayor nivel. Consulta https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector.
value FLOAT 572,372 38.5 38.400001525878906
year int 81 2017 2012

Vista previa

data_type_code industry_code supersector_code series_id year period value footnote_codes seasonal (estacional) series_title supersector_name industry_name data_type_text
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M04 52 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M05 65 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M06 74 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M07 103 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M08 108 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M09 152 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M10 307 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS
26 5000000 5 CES0500000026 1939 M11 248 nan S All employees, 3-month average change, seasonally adjusted, thousands, total private, seasonally adjusted Total private Total private ALL EMPLOYEES, 3-MONTH AVERAGE CHANGE, SEASONALLY ADJUSTED, THOUSANDS

Acceso a datos

Azure Notebooks

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsLaborEHENational

usLaborEHENational = UsLaborEHENational()
usLaborEHENational_df = usLaborEHENational.to_pandas_dataframe()
usLaborEHENational_df.info()

Azure Databricks

# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import UsLaborEHENational

usLaborEHENational = UsLaborEHENational()
usLaborEHENational_df = usLaborEHENational.to_spark_dataframe()
display(usLaborEHENational_df.limit(5))

Azure Synapse

Ejemplo no disponible para esta combinación de plataforma y paquete.

Pasos siguientes

Vea el resto de los conjuntos de datos en el catálogo de Open Datasets.