US Local Area Unemployment Statistics (Lokalne statystyki bezrobocia w USA)

Artykuł
12/06/2023

Program LAUS (Local Area Unemployment Statistics — lokalne statystyki bezrobocia) generuje miesięczne i roczne dane dotyczące zatrudnienia, bezrobocia i zasobu siły roboczej w poszczególnych regionach i okręgach spisowych, stanach, hrabstwach, obszarach metropolitalnych i wielu miastach w Stanach Zjednoczonych.

Uwaga

Firma Microsoft udostępnia zestawy danych Platformy Azure open na zasadzie "tak, jak to jest". Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, wyraźnych lub domniemanych, gwarancji ani warunków w odniesieniu do korzystania z zestawów danych. W zakresie dozwolonym zgodnie z prawem lokalnym firma Microsoft nie ponosi odpowiedzialności za wszelkie szkody lub straty, w tym bezpośrednie, wtórne, specjalne, pośrednie, przypadkowe lub karne wynikające z korzystania z zestawów danych.

Zestaw danych jest udostępniany zgodnie z pierwotnymi warunkami, na jakich firma Microsoft otrzymała dane źródłowe. Zestaw danych może zawierać dane pozyskane z firmy Microsoft.

Plik README ze szczegółowymi informacjami na temat tego zestawu jest dostępny w pierwotnej lokalizacji zestawu danych.

Ten zbiór danych pochodzi z danych programu LAUS publikowanych przez amerykański urząd ds. statystyki zatrudnienia (BLS). Zobacz informacje dotyczące linków i praw autorskich oraz ważne uwagi na temat witryny internetowej, aby zapoznać się z zasadami związanymi z korzystaniem z tego zestawu danych.

Lokalizacja usługi Storage

Ten zestaw danych jest przechowywany w regionie platformy Azure Wschodnie stany USA. Zalecamy przydzielanie zasobów obliczeniowych w regionie Wschodnie stany USA z uwagi na koligację.

Kolumny

Nazwisko	Typ danych	Unikatowe	Wartości (przykładowe)	opis
area_code	string	8,290	ST3400000000000 RD8200000000000	Kod określający obszar geograficzny. Zobacz: https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area.
area_text	string	8,238	Dystrykt Kolumbii Oregon	Nazwa obszaru geograficznego. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area
area_type_code	string	14	F G	Unikatowy kod określający typ obszaru. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.area_type
areatype_text	string	14	Powiaty i równoważne miasta i miasta powyżej 25 000 ludności	Nazwa typu obszaru.
footnote_codes	string	5	nan P
measure_code	string	100	5 4	Kod określający mierzony element. 03: wskaźnik bezrobocia, 04: bezrobocie, 05: zatrudnienie, 06: siła robocza. Zobacz: https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure.
measure_text	string	100	bezrobocie w zatrudnieniu	Nazwa mierzonego elementu. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.measure
Okres	string	13	M07 M05	Określa okres, zazwyczaj miesiąc. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.period
Sezonowe	string	2	Stany Zjednoczone
series_id	string	33,476	LASST160000000000006 LASST200000000000006	Kod identyfikujący serie. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series, aby zapoznać się z pełną listą serii.
series_title	string	33,268	Zatrudnienie: Philadelphia County/city, PA (U) Labor Force: Manassas city, VA (U)	Tytuł identyfikujący serie. Zobacz https://download.bls.gov/pub/time.series/la/la.series, aby zapoznać się z pełną listą serii.
srd_code	string	53	48 23	Kod stanu, regionu lub jednostki administracyjnej.
srd_text	string	53	Texas Maine
wartość	liczba zmiennoprzecinkowa	600,099	4.0 5.0	Wartość określonej miary.
rocznie	int	44	2009 2008

Wersja zapoznawcza

area_code	area_type_code	srd_code	measure_code	series_id	rocznie	Okres	wartość	footnote_codes	Sezonowe	series_title	measure_text	srd_text	areatype_text	area_text
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M01	4.7	Nan	U	Stopa bezrobocia: Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY (U)	stopa bezrobocia	Nowy Jork	Połączone obszary	Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M02	4.7	Nan	U	Stopa bezrobocia: Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY (U)	stopa bezrobocia	Nowy Jork	Połączone obszary	Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M03	4.2	Nan	U	Stopa bezrobocia: Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY (U)	stopa bezrobocia	Nowy Jork	Połączone obszary	Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M04	3,6	Nan	U	Stopa bezrobocia: Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY (U)	stopa bezrobocia	Nowy Jork	Połączone obszary	Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M05	3,6	Nan	U	Stopa bezrobocia: Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY (U)	stopa bezrobocia	Nowy Jork	Połączone obszary	Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M06	3,6	Nan	U	Stopa bezrobocia: Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY (U)	stopa bezrobocia	Nowy Jork	Połączone obszary	Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY
CA3653200000000	E	36	3	LAUCA365320000000003	2000	M07	3,6	Nan	U	Stopa bezrobocia: Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY (U)	stopa bezrobocia	Nowy Jork	Połączone obszary	Syracuse-Auburn, połączony obszar statystyczny NY

Dostęp do danych

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

Przykład nie jest dostępny dla tej kombinacji platformy/pakietu.

# 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'))

Następne kroki

Wyświetl pozostałe zestawy danych w katalogu Open Datasets (Otwieranie zestawów danych).