Índice de preços ao consumidor dos EUA

O CPI (Índice de Preços ao Consumidor) é a medida da média de alteração ao longo do tempo dos preços pagos por consumidores urbanos por uma cesta básica de bens e serviços.

Observação

A Microsoft fornece o Azure Open Datasets no estado em que se encontra. A Microsoft não oferece garantias nem coberturas, expressas ou implícitas, em relação ao uso dos conjuntos de dados. Até o limite permitido pela legislação local, a Microsoft se exime de toda a obrigação por danos ou perdas, inclusive diretos, consequentes, especiais, indiretos, acidentais ou punitivos, resultantes do uso dos conjuntos de dados.

Esse conjunto de dados é fornecido de acordo com os termos originais com que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados originados da Microsoft.

O LEIAME contendo um arquivo com informações detalhadas sobre este conjunto de dados está disponível no local do conjunto de dados original.

Este conjunto de dados foi produzido com base nos dados dos Índices de preços ao consumidor, publicados pela BLS (Secretaria de Estatísticas Trabalhistas) dos EUA. Analise as informações de vinculação e direitos autorais e os avisos importantes do site para conhecer os termos e condições.

Local de armazenamento

Este conjunto de dados está armazenado na região Leste dos EUA do Azure. Recomenda-se alocar recursos de computação no Leste dos EUA para afinidade.

Colunas

Nome Tipo de dados Exclusivo Valores (exemplo) Descrição
area_code string 70 0000 0300 Código exclusivo usado para identificar uma área geográfica específica. Códigos de área completos encontrados aqui: http://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.area
area_name string 69 Média das cidades do sul dos EUA Nome de uma área geográfica específica. Confira https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.area para ver todos os nomes e os códigos da área.
footnote_codes string 3 nan U Identifica a nota de rodapé da série de dados. A maioria dos valores é nula.
item_code string 515 SA0E SAF11 Identifica o item a que pertencem as observações de dados. Confira https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.item para ver todos os nomes e os códigos dos itens.
item_name string 515 Alimentação de energia em casa Nomes completos dos itens. Confira https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.txt para ver os nomes e os códigos dos itens.
period string 16 S01 S02 Identifica o período em que os dados foram observados. Formato: M01-M13 ou S01-S03 (M = mensalmente, M13 = média anual, S = semestralmente). Por exemplo: M06 = junho. Confira https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.period para ver os nomes e os códigos dos períodos.
periodicity_code string 3 R S Frequência da observação de dados. S=Semi-Annual; R=Regular.
sazonais string 1,043 U S Código que identifica se os dados são ajustados sazonalmente. S = ajustados sazonalmente; U = não ajustados.
series_id string 16,683 CWURS400SA0E CWUR0100SA0E Código que identifica a série específica. Uma série temporal é um conjunto de dados observados durante um período de tempo estendido em intervalos de tempo constantes (por exemplo, mensalmente, trimestralmente, semestralmente, anualmente). Normalmente, os dados de série temporal BLS são produzidos em intervalos mensais e representam dados que vão de um item de consumidor específico em uma área geográfica específica cujo preço é coletado mensalmente, até uma categoria de função de trabalho em um setor específico cuja taxa de emprego é registrada mensalmente etc. Para obter mais informações, consulte https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.txt.
series_title string 8,336 Média de bebidas alcóolicas nas cidades dos EUA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Transporte em los Angeles-Long praia-Anaheim, CA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Nome de série da series_id correspondente. Confira https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.series para ver os nomes e as IDs da série.
value FLOAT 310,603 100.0 101.0999984741211 Índice de preços do item.
ano INT 25 2018 2017 Identifica o ano de observação.

Versão Prévia

area_code item_code series_id ano period value footnote_codes sazonais periodicity_code series_title item_name area_name
S49E SEHF01 CUURS49ESEHF01 2017 M12 279.974 nan U R Eletricidade em San Antonio-Carlsbad, CA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Electricidade San Diego-Carlsbad, CA
S49E SEHF01 CUURS49ESEHF01 2017 M12 279.974 nan U R Eletricidade em San Antonio-Carlsbad, CA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Electricidade San Diego-Carlsbad, CA
S49E SEHF01 CUURS49ESEHF01 2017 M12 279.974 nan U R Eletricidade em San Antonio-Carlsbad, CA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Eletricidade San Diego-Carlsbad, CA
S49E SEHF01 CUURS49ESEHF01 2017 M12 279.974 nan U R Eletricidade em San Antonio-Carlsbad, CA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Eletricidade San Diego-Carlsbad, CA
S49E SEHF01 CUURS49ESEHF01 2017 M12 279.974 nan U R Eletricidade em San Antonio-Carlsbad, CA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Eletricidade San Diego-Carlsbad, CA
S49E SEHF01 CUURS49ESEHF01 2017 M12 279.974 nan U R Eletricidade em San Antonio-Carlsbad, CA, todos os consumidores urbanos, não ajustados sazonalmente Eletricidade San Diego-Carlsbad, CA

Acesso de dados

Azure Notebooks

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

usLaborCPI = UsLaborCPI()
usLaborCPI_df = usLaborCPI.to_pandas_dataframe()
usLaborCPI_df.info()

Azure Databricks

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

usLaborCPI = UsLaborCPI()
usLaborCPI_df = usLaborCPI.to_spark_dataframe()
display(usLaborCPI_df.limit(5))

Azure Synapse

Exemplo não disponível para essa combinação de plataforma/pacote.

Próximas etapas

Visualize o restante dos conjuntos de dados no Catálogo do Conjunto de Dados em Aberto no Azure.