Population américaine par comté

Article
12/06/2023

Population des États-Unis par sexe et par race pour chaque comté américain tiré du recensement décennal de 2000 et 2010.

Ce jeu de données provient des API Decennial Census Dataset du Bureau du recensement des États-Unis. Consultez les conditions d’utilisation et les politiques et avis pour connaître les conditions d’utilisation relatives à ce jeu de données.

Notes

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Volume et conservation

Ce jeu de données est stocké au format Parquet et contient des données pour les années 2000 et 2010.

Emplacement de stockage

Ce jeu de données est stocké dans la région Azure USA Est. L’allocation de ressources de calcul dans la région USA Est est recommandée à des fins d’affinité.

Population américaine par code postal

Colonnes

Nom	Type de données	Unique	Valeurs (exemple)	Description
countyName	string	1,960	Comté de Washington Comté de Jefferson	Nom du comté.
decennialTime	string	2	2010 2000	Date du recensement décennal, par exemple, 2010 ou 2000.
maxAge	int	23	9 66	Maximum de la tranche d’âge. Si la valeur est Null, concerne tous les âges ou la tranche d’âge n’a pas de limite supérieure, par exemple, âge > 85.
minAge	int	23	35 67	Minimum de la tranche d’âge. Si Null, inclut tous les âges.
remplissage	int	47,229	1 2	Population de ce segment.
race	string	8	DEUX OU PLUSIEURS RACES ASIATIQUES UNIQUEMENT	Catégorie de race dans les données du recensement. Si Null, inclut toutes les races.
sexe	string	3	Hommes Femmes	Homme ou femme. Si Null, inclut tous les sexes.
stateName	string	52	Texas Géorgie	Nom de l’État aux États-Unis.
year	int	2	2010 2000	Année (en entier) de la décennie.

Préversion

decennialTime	stateName	countyName	remplissage	race	sexe	minAge	maxAge	year
2010	Texas	Comté de Crockett	123	BLANCS UNIQUEMENT	Male	5	9	2010
2010	Texas	Comté de Crockett	1	ASIATIQUES UNIQUEMENT	Female	67	69	2010
2010	Texas	Comté de Crockett	111	BLANCS UNIQUEMENT	Female	55	59	2010
2010	Texas	Comté de Crockett	64	DEUX OU PLUSIEURS RACES	null			2010
2010	Texas	Comté de Crockett	18	null	Male	85 %		2010
2010	Texas	Comté de Crockett	16	AMÉRINDIENS ET NATIFS D’ALASKA UNIQUEMENT	Female			2010
2010	Texas	Comté de Crockett	7	BLANCS UNIQUEMENT	Male	21	21	2010
2010	Texas	Comté de Crockett	45	null	Female	85 %		2010
2010	Texas	Comté de Crockett	0	NATIFS D’HAWAÏ ET DES AUTRES ÎLES PACIFIQUES UNIQUEMENT	Female	67	69	2010

Accès aux données

Azure Notebooks

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

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_pandas_dataframe()

population_df.info()

# Pip install packages
import os, sys

!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas

# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "censusdatacontainer"
folder_name = "release/us_population_county/"

from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient

if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
    raise Exception(
        "Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")

print('Looking for the first parquet under the folder ' +
      folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
    container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)

container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
    if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
        targetBlobName = blob.name
        break

print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
    blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)

# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd

print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)

# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df

Azure Databricks

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

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_spark_dataframe()

display(population_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_county/"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

Azure Synapse

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

population = UsPopulationCounty()
population_df = population.to_spark_dataframe()

# Display top 5 rows
display(population_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "censusdatacontainer"
blob_relative_path = "release/us_population_county/"
blob_sas_token = r""

# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
  'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
  blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)

# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')

# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))

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