US Local Area Unemployment Statistics (米国地域別失業統計)

[アーティクル]
12/06/2023

Local Area Unemployment Statistics (LAUS) プログラムでは、米国の国勢調査地域/区分、州、郡、大都市圏、および多数の都市の雇用、失業、労働力に関する月次および年次データを生成します。

注意

Microsoft は、Azure Open Datasets を "現状有姿" で提供します。 Microsoft は、データセットの使用に関して、明示または黙示を問わず、いかなる保証も行わないものとし、条件を定めることもありません。現地の法律の下で認められている範囲内で、Microsoft は、データセットの使用に起因する、直接的、派生的、特別、間接的、偶発的、または懲罰的なものを含めたいかなる損害または損失に対しても一切の責任を負わないものとします。

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このデータセットは、米国労働統計局 (BLS) によって公開されている Local Area Unemployment Statistics (地域別失業統計) のデータをソースとしています。このデータセットの使用に関する諸条件については、「Linking and Copyright Information (リンクおよび著作権情報)」と「Important Web Site Notices (Web サイトに関する重要な通知)」を確認してください。

保存先

このデータセットは、米国東部 Azure リージョンに保存されています。アフィニティのために、米国東部でコンピューティングリソースを割り当てることをお勧めします。

[列]

Name	データ型	一意	値 (サンプル)	説明
area_code	string	8,290	ST3400000000000 RD8200000000000	地理的地域を識別するコード。以下を参照してください。https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area
area_text	string	8,238	District of Columbia Oregon (オレゴン州コロンビア特別区)	地理的地域の名前。「https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area」を参照してください。
area_type_code	string	14	F G	地域の種類を識別する一意のコード。「https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area_type」を参照してください。
areatype_text	string	14	Counties and equivalents Cities and towns above 25,000 population (人口 25,000 人以上の郡、相当する市、および町)	地域の種類の名前。
footnote_codes	string	5	nan P
measure_code	string	4	5 4	測定された要素を識別するコード。 03: 失業率、04: 失業、05: 雇用、06: 労働力。以下を参照してください。https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure
measure_text	string	4	employment (雇用) unemployment (失業)	測定された要素の名前。「https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure」を参照してください。
period	string	13	M07 M05	期間を識別 (通常は月)。「https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.period」を参照してください。
季節	string	2	U S
series_id	string	33,476	LASST160000000000006 LASST200000000000006	系列を識別するコード。系列の完全なリストについては、 https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series をご覧ください。
series_title	string	33,268	Employment: Philadelphia County/city, PA (U) (雇用: ペンシルベニア州フィラデルフィア郡/市 (U)) Labor Force: Manassas city, VA (U) (労働力: バージニア州マナサス市 (U))	系列を識別するタイトル。系列の完全なリストについては、 https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series をご覧ください。
srd_code	string	53	48 23	州、地域、または区域コード。
srd_text	string	53	Texas (テキサス州) Maine (メイン州)
value	float	600,099	4.0 5.0	特定の測定の値。
year	INT	44	2009 2008

プレビュー

area_code	area_type_code	srd_code	measure_code	series_id	year	period	value	footnote_codes	季節	series_title	measure_text	srd_text	areatype_text	area_text
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M01	4.7	nan	U	Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) (失業率: ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏 (U))	unemployment rate (失業率)	ニューヨーク	Combined areas (統合圏)	Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏)
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M02	4.7	nan	U	Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) (失業率: ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏 (U))	unemployment rate (失業率)	ニューヨーク	Combined areas (統合圏)	Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏)
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M03	4.2	nan	U	Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) (失業率: ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏 (U))	unemployment rate (失業率)	ニューヨーク	Combined areas (統合圏)	Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏)
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M04	3.6	nan	U	Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) (失業率: ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏 (U))	unemployment rate (失業率)	ニューヨーク	Combined areas (統合圏)	Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏)
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M05	3.6	nan	U	Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) (失業率: ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏 (U))	unemployment rate (失業率)	ニューヨーク	Combined areas (統合圏)	Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏)
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M06	3.6	nan	U	Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) (失業率: ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏 (U))	unemployment rate (失業率)	ニューヨーク	Combined areas (統合圏)	Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏)
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M07	3.6	nan	U	Unemployment Rate: Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (U) (失業率: ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏 (U))	unemployment rate (失業率)	ニューヨーク	Combined areas (統合圏)	Syracuse-Auburn, NY Combined Statistical Area (ニューヨーク州シラキュース-オーバーン統合統計圏)

データアクセス

Azure Notebooks

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

usLaborLAUS = UsLaborLAUS()
usLaborLAUS_df = usLaborLAUS.to_pandas_dataframe()

usLaborLAUS_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 = "laborstatisticscontainer"
folder_name = "laus/"

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 UsLaborLAUS

usLaborLAUS = UsLaborLAUS()
usLaborLAUS_df = usLaborLAUS.to_spark_dataframe()

display(usLaborLAUS_df.limit(5))

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "laus/"
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

このプラットフォームとパッケージの組み合わせでは、サンプルは利用できません。

# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "laborstatisticscontainer"
blob_relative_path = "laus/"
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'))

次のステップ

Open Datasets カタログの残りのデータセットを表示します。