미국 국가 고용 시간 및 소득

CES(Current Employment Statistics) 프로그램은 미국의 급여 대장에 있는 노동자의 농장 이외 고용, 시간 및 소득의 자세한 산업 예상치를 생성합니다.

참고

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이름 데이터 형식 고유한 값(샘플) Description
data_type_code 문자열 37 1 10 https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype을 참조하십시오.
data_type_text 문자열 37 ALL EMPLOYEES, THOUSANDS WOMEN EMPLOYEES, THOUSANDS https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.datatype을 참조하십시오.
footnote_codes 문자열 2 nan P
industry_code 문자열 902 30000000 32000000 여러 가지 산업이 포함됩니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry를 참조하세요.
industry_name 문자열 895 Nondurable goods Durable goods 여러 가지 산업이 포함됩니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.industry를 참조하세요.
period 문자열 13 M03 M06 https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.period을 참조하십시오.
시즌별 문자열 2 미국
series_id 문자열 26,021 CEU3100000008 CEU9091912001 데이터 세트에서 여러 가지 유형의 데이터 계열을 사용할 수 있습니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series를 참조하세요.
series_title 문자열 25,685 All employees, thousands, durable goods, not seasonally adjusted All employees, thousands, nondurable goods, not seasonally adjusted 데이터 세트에서 사용할 수 있는 여러 가지 유형의 데이터 계열 제목입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.series를 참조하세요.
supersector_code 문자열 22 31 60 더 높은 수준의 산업 또는 부문 분류입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector을 참조하십시오.
supersector_name 문자열 22 Durable Goods Professional and business services 더 높은 수준의 산업 또는 부문 분류입니다. https://download.bls.gov/pub/time.series/ce/ce.supersector을 참조하십시오.
value float 572,372 38.5 38.400001525878906
연도 int 81 2017 2012

미리 보기

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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

데이터 액세스

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

이 플랫폼/패키지 조합에는 샘플을 사용할 수 없습니다.

다음 단계

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